Incidence, Treatment, and Implications of Kidney Stones During Pregnancy: A Matched Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To determine the incidence of kidney stones in pregnancy, the risk of adverse birth outcomes, and treatment trends. Methods: We performed a population-based matched cohort study using Ontario's health care databases. All pregnancies in Ontario from 2004 to 2014 were identified. The study exposure was hospital admission, emergency room visit, or intervention for kidney stones during pregnancy. Each pregnancy with a stone was matched to up to six pregnancies without a stone based on age, region of residence, income quintile, year of cohort entry, prior births, and multibirths. The primary outcome was adverse birth outcome defined as preterm birth, low birth weight, or infant death. Secondary outcomes included premature rupture of membranes (PROM), pre-eclampsia, and cesarean section (C/S), as well as the type/frequency of intervention for stones in pregnancy. Logistic regression models, with generalized estimating equations, were used to assess any differences in study outcomes across groups. Results: Of 1.39 million pregnancies identified, there were 2863 pregnancies with stones (0.2%), which were matched with 17,171 pregnancies without stones. Pregnancies with stones had an increased risk for adverse birth outcome compared with matched pregnancies without stones (odds ratio [OR] 1.62, confidence interval [95% CI] 1.43–1.82, p < 0.0001). Pregnancies with stones also had a greater risk for pre-eclampsia (OR 1.42, 95% CI 1.02–1.99, p = 0.04) and C/S (OR 1.39, 95% CI 1.27–1.51, p < 0.0001), but not PROM. Twenty-six percent of pregnant patients admitted for a stone had an intervention, most commonly a stent or ureteroscopy. Conclusion: Our study demonstrated an increased risk of adverse birth outcomes in pregnancies with kidney stones. These results will be important for counseling pregnant patients with kidney stones and women of reproductive age who are at risk of developing stones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».