An audit of 70 maternal deaths.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although women rarely die during pregnancy and childbirth in Denmark, keeping track of the maternal mortality rate and causes of death is vital in identifying learning points for future management of critical illness among obstetric patients and in pinpointing risk factors. METHODS: We identified maternal deaths between 2002 and 2017 by linking four Danish national health registers, using death certificates and reports from hospitals. An audit group then categorised each case by cause of death before identifying any suboptimal care and learning points, which may serve as a foundation for national guidelines and educational strategies. RESULTS: Seventy women died during pregnancy or within six weeks of a pregnancy in the study period. The most frequent causes of death were cardiovascular disease (n = 14), hypertensive disorder (n = 10), suicide (n = 10) and thromboembolism (n = 7). Suboptimal care was identified in 30 of the 70 cases. CONCLUSIONS: Mortality from some of the most important causes of death decreased during the study period. No deaths from preeclampsia or thrombosis, two of the leading causes of death, were identified after 2011. In 2015-2017, suicide was the main cause of maternal death, which indicates that a stronger focus on vulnerability in pregnancy and childbirth is essential. Among the 70 deaths, 34% were potentially avoidable, indicating that it is essential continuously to focus on how to reduce severe maternal morbidity and mortality. FUNDING: none TRIAL REGISTRATION. not relevant.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».