Age-period-cohort effects in pre-existing and pregnancy-associated diseases amongst primiparous women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The average age at first birth is steadily increasing in developed countries; however, demographic shifts in maternal age at childbearing have not occurred in isolation. While temporal increases in adverse pregnancy outcomes are typically attributed to increases in maternal age, little is known about how maternal health status has changed across maternal age, period of delivery, and birth cohort. METHODS: Natality files were used to identify primiparous women delivering liveborn, singleton infants in the USA in 1989, 1994, 1999, 2004, 2009, and 2014 (n = 6,857,185). Age-period-cohort models using the intrinsic estimator adjusted for temporal trends in smoking and gestational weight gain were used to quantify temporal changes in the rates of pre-existing (chronic hypertension, pre-existing diabetes) and pregnancy-associated (pregnancy-associated hypertension, gestational diabetes, eclampsia) diseases. Log-linear models were used to model the impact of temporal changes on preterm birth, small, and large for gestational age (SGA/LGA) births. RESULTS: Significant period effects resulted in temporal increases in the rate of chronic hypertension, pregnancy-associated hypertension, and gestational diabetes, and a significant decrease in the rate of eclampsia. These observed period effects were associated with a 10.6% increase in the rate of SGA and a 7.1% decrease in LGA. Had the rate of pre-existing and pregnancy-associated diseases remained static over this time period, the rate of preterm birth would have increased by 5.9%, but instead only increased by 4.4%. CONCLUSIONS: Independent of changes in the incidence of pre-existing and pregnancy-associated diseases as women age, the obstetric population is becoming less healthy over time. This is important, as these changes have a direct negative impact on short-term obstetric outcomes and women's long-term health.
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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 | 0,001 |
| 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 ».