Risk Factors and Outcomes of Preterm Premature Rupture of Membranes in a Cohort of 6968 Pregnant Women Prospectively Recruited
Notice bibliographique
Résumé
We revisited risk factors and outcomes related to the preterm premature rupture of membranes (PPROM). A total of 7866 pregnant women were recruited during 5 years at their first prenatal visit to the perinatal clinic of the institution. We compared three groups (women without prematurity, women with spontaneous preterm labor with intact membranes (sPL with IM), women with PPROM) regarding 60 criteria about characteristics, lifestyle, medical, gynecological, obstetrical history of mothers, medication during pregnancy, events at delivery, and complications in neonates. Logistic regression analyses adjusting for potential confounding factors were used. Of the 6968 women selected, 189 (2.8%) presented a PPROM, and 225 (3.2%) an sPL with IM. The specific risk factors for PPROM were body mass index (BMI) <18.5 kg/m2 (adjusted odds ratio, aOR: 2.00 (1.09–3.67)), history of PPROM (aOR: 2.75 (1.19–6.36)), nulliparity (aOR: 2.52 (1.77–3.60)), gestational diabetes (aOR: 1.87 (1.16–2.99)), and low level of education (aOR: 2.39 (1.20–4.78)). The complications associated with PPROM were abruption placentae, cesarean, APGAR 5′ <4, birth weight <2500 g, stillbirth, neonatal jaundice, and hospitalization of mother and neonates. All these complications were also associated with sPL with IM. Our study confirms some of the risk factors of PPROM and highlights a new one: gestational diabetes. Outcomes of PPROM are related to prematurity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».