Applying the WHO ICD-PM classification system to stillbirths in a major referral Centre in Northeast Nigeria: a retrospective analysis from 2010-2018
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lack of a unified and comparable classification system to unravel the underlying causes of stillbirth hampers the development and implementation of targeted interventions to reduce the unacceptably high stillbirth rates (SBR) in sub-Saharan Africa. Our aim was to track the SBR and the predominant maternal and fetal causes of stillbirths using the WHO ICD-PM Classification system. METHODS: This was a retrospective observational study in a major referral centre in northeast Nigeria between 2010 and 2018. Specialist Obstetricians and Gynaecologists assigned causes of stillbirths after an extensive audit of available stillbirths' records. Cause of death was assigned via consensus using the ICD-PM classification system. RESULTS: There were 21,462 births between 1 January 2010 and 31 December 2018 in our study setting; of these, 1177 culminated in stillbirths with a total hospital SBR of 55 per 1000 births (95% CI: 52, 58). There were two peaks of stillbirths in 2012 [62 per 1000 births (95% CI: 53, 71)], and 2015 [65 per 1000 births (95% CI, 55, 76)]. Antepartum and intrapartum stillbirths were almost equally prevalent (48% vs 52%). Maternal medical and surgical conditions (M4) were the commonest (69.3%) cause of antepartum stillbirths while complications of placenta, cord and membranes (M3) accounted for the majority (45.8%) of intrapartum stillbirths and the trends were similar between 2010 and 2018. Antepartum and intrapartum fetal causes of stillbirths were mainly due to prematurity which is a disorder of fetal growth (A5 and I6). CONCLUSIONS: Most causes of stillbirths in our setting are due to preventable causes and the trends have remained unabated between 2010 and 2018. Progress toward global SBR targets are off-track, requiring more interventions to halt and reduce the high SBR.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».