Prevalence and Determinants of Maternal Mortality in Southeastern Iran (2013 - 2017): A Retrospective Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recognizing the factors affecting maternal death can lead to the adoption of strategies to prevent similar deaths. Objectives: This study was performed to investigate the prevalence and causes of pregnant mothers' death in the population covered by Zahedan University of Medical Sciences. Methods: In this retrospective, descriptive, cross-sectional study, the files of 126 pregnant mothers who died during 2013 - 2017 were evaluated. Demographic and obstetrics information and variables related to maternal mortality, such as maternal mortality ratio (MMR), the cause of mother’s death, the time of mother’s death, and place of death, were evaluated in general and separately in each city (i.e., Zahedan, Khash, Saravan, and Chabahar) based on descriptive statistics and according to the nature of the variables. Results: Maternal mortality ratio in Zahedan was 174.96 per 100,000 case, in Khash 190.56 per 100,000 cases, in Saravan 371.87 per 100,000 cases, and in Chabahar 384.03 per 100,000 cases. Bleeding was the most common cause of death (42.53%), 61.9% of pregnant women were living in rural areas, 80.2% died in the third trimester of pregnancy, and 42.9% died in first 24 hours after delivery. The most common underlying disease was hypertension, 70.6% of mothers died in hospitals, and 47.6% were illiterate. The most common cause of maternal death in Zahedan was cardiac disease, in Khash it was hemolysis, elevated liver enzymes and low platelets (HELLP) syndrome, eclampsia, and preeclampsia, and in Saravan and Chabahar the leading cause was bleeding. Conclusions: Maternal mortality ratio was high in Sistan and Baluchestan. The investigation of the causes of maternal deaths showed that some of these deaths are avoidable. It is also necessary to improve midwifery emergencies management with intensive monthly courses to increase team capabilities for making the best use of golden time measures.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».