The Potential Impact of Aspirin Prophylaxis on Pregnancy Outcomes for Women With Severe Preeclampsia [37L]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Preeclampsia affects 3-5% of pregnancies with significant morbidity and mortality. Aspirin may reduce the risk of developing preeclampsia by up to 24%. Several organizations have created guidelines for initiation of aspirin therapy, each using different criteria. This study was designed to assess the impact of differing guidelines for aspirin use on maternal and fetal outcomes. METHODS: A retrospective cohort study of women who delivered between January 2009 and September 2010 with a diagnosis of preeclampsia with severe features was performed. Guidelines from six different OBGYN societies were applied to these patients to identify the percentage who met criteria for aspirin administration. Published risk reduction rates for preeclampsia, intrauterine growth restriction (IUGR), and preterm birth were applied to estimate adjusted maternal and fetal outcomes. RESULTS: Of 153 deliveries with 173 neonates, 31 cases of IUGR (20%) and 107 cases of preterm births (70%) were identified. The Canadian society (SOGC) guideline identified 97% of our patients for aspirin therapy, while the remaining guidelines identified between 4-46% (P<.001) The SOGC was the only guideline to meet the published 24% reduction in cases of preeclampsia and 14% reduction of preterm birth with 35.3% and 14.3% reduction respectively. None of the guidelines reduced IUGR by the published 20% rate. CONCLUSION: The Canadian society’s guideline is comprehensive and captures more women who should start aspirin therapy. While these guidelines are beneficial for initiation of aspirin therapy, few of the published guidelines will effectively reduce rates of preeclampsia. Development of a more effective preventive treatment remains essential.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».