Severe Maternal Morbidity and Infant Mortality in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe maternal morbidity (SMM) comprises an array of conditions and procedures denoting an acutely life-threatening pregnancy-related condition. SMM may further compromise fetal well-being. Empirical data are lacking about the relation between SMM and infant mortality. METHODS: This population-based cohort study included 1 892 857 singleton births between 2002 and 2017 in Ontario, Canada, within a universal health care system. The exposure was SMM as an overall construct arising from 23 weeks' gestation up to 42 days after the index delivery. The primary outcome was infant mortality from birth to 365 days. Multivariable modified Poisson regression generated relative risks and 95% confidence intervals (CIs), adjusted for maternal age, income, rurality, world region of origin, diabetes mellitus, and chronic hypertension. RESULTS: Infant mortality occurred among 174 of 19 587 live births with SMM (8.9 per 1000) vs 5289 of 1 865 791 live births without SMM (2.8 per 1000) (an adjusted relative risk of 2.93 [95% CI 2.51-3.41]). Of 19 587 pregnancies with SMM, 4523 (23.1%) had sepsis. Relative to births without SMM, the adjusted odds ratio for infant death from sepsis was 1.95 (95% CI 1.10-3.45) if SMM occurred without maternal sepsis and 6.36 (95% CI 3.50-11.55) if SMM included sepsis. CONCLUSIONS: SMM confers a higher risk of infant death. There is also coupling tendency (concurrent event of interest) between SMM with sepsis and infant death from sepsis. Identification of preventable SMM indicators, as well as the development of strategies to limit their onset or progression, may reduce infant mortality.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».