Do Lipoid Metabolism Disorders Increase Risks of Maternal and Fetal Complications in Pregnancies? [12N]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The effects of lipoid metabolism disorders (LMD) are not well understood in pregnancy; thus, this study aims at understanding the different maternal and fetal outcomes that can be associated with this condition in pregnancy. METHODS: Using the Healthcare Cost and Utilization Project – National Inpatient Sample from the United States, a retrospective cohort study was conducted to determine the risks of complications in pregnant women known to have LMDs. All pregnant patients diagnosed with LMDs between 1999 and 2015 were identified using the International Classification of Disease-9 coding. Maternal and neonatal outcomes in pregnant women with LMDs were analyzed using multivariate logistic regression. RESULTS: A total of 13,792,544 pregnant women were included in our study; 9,666 women were diagnosed with LMDs for an overall prevalence of 7.0 per 10,000 births. Births to women with LMDs were more likely to have pregnancies complicated by diabetes and hypertension. Women with LMDs were more likely to have premature births, OR 1.42 (95% CI 1.35–1.53), suffer from myocardial infarctions, 11.97 (6.07–23.58), venous thromboembolisms, 2.03 (1.64–2.51), postpartum hemorrhage, 1.34 (1.21–1.48), and maternal death, 3.52 (1.97–6.32). There was also an increased risk of congenital anomalies, 2.48 (2.09–2.93), intrauterine growth restriction, 1.41 (1.26–1.58), and intrauterine fetal demise, 1.79 (1.51–2.13). CONCLUSION: The effects of LMDs on pregnancies are not very well understood, but women with these disorders appear to be at significantly increased risks of poor maternal and fetal outcomes. Better understanding of these risks and complications can allow for better outcomes in pregnant women suffering from lipoid metabolism disorders.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».