Investigating and modelling risk factors for primary postpartum haemorrhage among childbearing Women in the Northern Province of Rwanda: A Case Control Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The vast majority of maternal deaths occur in Low- and Middle-Income Countries. Postpartum haemorrhage (PPH) remains a major global burden contributing to high maternal mortality and morbidity rates. Assessment of PPH risk factors should be undertaken during antenatal, intrapartum and postpartum periods for timely prevention of maternal morbidity and mortality associated with PPH. The aim of this study is to investigate and model risk factors for primary PPH in Rwanda. Methods: We conducted an observational case-control study of 430 (108 cases: 322 controls) pregnant women with gestational age of 32 weeks and above who gave birth in five selected health facilities of Rwanda between January and June 2020. Poisson regression, a generalized linear model with a log link and a Poisson distribution was used to estimate the risk ratio of factors associated with PPH. The research protocol was approved by the University of Rwanda, College of Medicine and Health Sciences Institutional Ethics Review Board. Results: The overall prevalence of primary PPH was 25.2%. The following risk factors were identified: antepartum haemorrhage (RR=3.36; 95% CI 1.80- 6.26, P<0.001); intrauterine fetal death (RR=1.93; 95% CI 0.93- 4.03, P<0.077); multiple pregnancy (RR=1.83; 95% CI 1.11- 3.01, P=0.016); haemoglobin level <11 gr/dL (RR=1.51; 95% CI 1.00- 2.30, P=0.050), and premature rupture of membranes (RR=0.58; 95% CI 0.32- 1.05, P<0.077). During the intrapartum and immediate postpartum period, the main causes of primary PPH were: uterine atony (RR=6.70; 95% CI 4.78- 9.38, P<0.001), retained tissues (RR= 4.32; 95% CI 2.87- 6.51, P<0.001); and lacerations of genital organs after birth (RR= 2.14; 95% CI 1.49- 3.09, P<0.001). Coagulopathy was not prevalent in primary PPH. Conclusion: Based on our findings, uterine atony remain the foremost cause of primary PPH. As well as other established risk factors for PPH, antepartum haemorrhage and intra uterine fetal death should be included as risk factors in the development and validation of prediction models for PPH. Large scale studies are needed to investigate further potential PPH risk factors.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».