High Burden of Cardiac Disease in Pregnancy at a National Referral Hospital in Western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiac disease is a leading cause of non-obstetric maternal death worldwide, but little is known about its burden in sub-Saharan Africa. Objectives and Methods: We conducted a retrospective case-control study of pregnant women admitted to a national referral hospital in western Kenya between 2011-2016. Its purpose was to define the burden and spectrum of cardiac disease in pregnancy and assess the utility of the CARPREG I and modified WHO (mWHO) clinical risk prediction tools in this population. Results: Of the 97 cases of cardiac disease in pregnancy, rheumatic heart disease (RHD) was the most common cause (75%), with over half complicated by severe mitral stenosis or pulmonary hypertension. Despite high rates of severe disease and nearly universal antenatal care, late diagnosis of cardiac disease was common, with one third (38%) of all cases newly diagnosed after 28 weeks gestational age and 17% diagnosed after delivery. Maternal mortality was 10-fold higher among cases than controls. Cases had significantly more cardiac (56% vs. 0.4%) and neonatal adverse events (61% vs. 27%) compared to controls (p < 0.001). Observed rates of adverse cardiac events were higher than predicted by both CARPREG I and mWHO risk scores, with high cardiac event rates despite low or intermediate risk scores. Conclusions: Cardiac disease is associated with significant maternal and neonatal morbidity and mortality among pregnant women in western Kenya. Existing clinical tools used to predict risk underestimate adverse cardiac events in pregnancy and may be of limited utility given the unique spectrum and severity of disease in this population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».