Analysis of risk factors of preeclampsia with serious complications
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the risk factors of preeclampsia with serious complications. Methods Clinical data of 805 preeclampsia patients and the perinatal infants were retrospective analyzed. Three hundred and twenty-seven cases with serious complications were in the research group, 478 cases without serious complications were in the control group. Results (1) The incidence of preeclampsia patients with serious complications was 40.6%(327/805 cases). The serious complications of 327 cases were including fetal death (138 cases, 42.2%), HELLP syndrome(71 cases, 21.7%), placental abruption(65 cases, 19.9%), cardiac failure(39 cases, 11.9%), postpartum hemorrhage(39 cases, 11.9%), pneumonedema(36 cases, 11.0%) and so on. (2) The clinical manifestation of the two groups, including onset gestational age, systolic pressure, diastolic pressure, creatinine, alanine aminotransferase, albumin and expecting treatment time had statistical significance, P<0.05. (3) In multivariate logistic regression analysis, the risk factors of preeclampsia serious complications were the gestational age of early onset (OR=0.783, 95%CI: 0.745-0.823), high serum creatinine (OR=1.005, 95%CI: 1.001-1.008), hypoproteinemia (OR=0.961, 95%CI: 0.929-0.994). Conclusion The risk factors of preeclampsia with serious complications were the gestational age of early onse, kidney function damage and hypoproteinemia. Key words: Pre-eclampsia; Pregnancy complications; Risk factors
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».