A study on the obstetric outcome in preterm pre-labour rupture of membranes
Notice bibliographique
Résumé
Background: The major risks to the baby following preterm pre-labour rupture of membranes (PPROM) are related to the complications of prematurity. Since the goal of management in PPROM is prolongation of pregnancy, the most commonly accepted management scheme for the patient less than 34 weeks is expectant management in the hospital which consists of careful observation for signs of infection, labour or fetal distress in an effort to gain time for fetal growth and maturation.Methods: Patients admitted in Obstetrics and Gynaecology Department SAT Hospital, Medical College Trivandrum, Kerala with PPROM meeting the inclusion and exclusion criteria were recruited for the study. They were followed in the antenatal, intrapartum and postnatal period and the babies were also followed in the postnatal ward. The maternal and neonatal outcome were analysed and studied.Results: Maternal chorioamnionitis developed in 12.1% of cases, abruption 1.7%, puerperal pyrexia 8.8%, early onset neonatal sepsis in 22.9% of cases, congenital pneumonia in 17% cases and neonatal deaths in 6.3% of cases. The mean gestational age at delivery in this study was 33.42 weeks with majority of cases delivering between 32-34 weeks.Conclusions: The study suggests that maternal chorioamnionitis, puerperal pyrexia, congenital pneumonia, early onset neonatal sepsis, neonatal death, and requirement for ICU care occur with increased frequency in cohorts with PPROM. The present study concluded that most common maternal morbidity associated with PPROM was chorioamnionitis, that of neonatal morbidity was prematurity and its complications. A team effort by the obstetrician and neonatologist in a tertiary care setting can ensure healthy and fruitful life for the mother and her baby.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».