Venous Thromboembolism in Pregnancy [39L]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Venous thromboembolism is one of the leading causes of pregnancy-related maternal death in developed countries. The incidence rate is much higher during the postpartum period with an overall incidence of 2.5 to 9.9 per 1000 METHODS: The data were obtained from the 1999-2015 Health Care Cost and Utilization Project, Nationwide Inpatient Sample (HCUP-NIS) and used to carry out a population-based cohort study. The purpose of our study is to trend the rate of VTE during pregnancy and postpartum period and the assessment of the risk factors using a large population-based administrative database from the United States. Logistic regression was used to calculate the odds ratio (OR) and corresponding 95% confidence intervals (CIs) of demographic and obstetrical determinants of VTEs. RESULTS: The overall incidence of VTE was in an upward trend until 2015 when it reached 20/10,000 pregnancies, with an average case fatality rate of 1.16%. VTE is associated with maternal age above 25, anemia, heart disease, hypertension, obesity, transfusion, C-section, postpartum hemorrhage and PET. Predictors of VTE fatalities included obesity, hypertension, PET, postpartum hemorrhage, PTB and DM. CONCLUSION: VTE is a condition with an increasing in incidence and is associated with a significant maternal morbidity and mortality. Multiple risk factors associated with VTE with obesity being the most significant in our study. Further research targeting risk factors and prevention in pregnancy is warranted.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».