Adverse Fetal Outcomes and Maternal Mortality Following Nonobstetric Abdominopelvic Surgery in Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify the absolute risks of adverse fetal outcomes and maternal mortality following nonobstetric abdominopelvic surgery in pregnancy. SUMMARY BACKGROUND DATA: Surgery is often necessary in pregnancy, but absolute measures of risk required to guide perioperative management are lacking. METHODS: We systematically searched MEDLINE, EMBASE, and EvidenceBased Medicine Reviews from January 1, 2000, to December 9, 2020, for observational studies and randomized trials of pregnant patients undergoing nonobstetric abdominopelvic surgery. We determined the pooled proportions of fetal loss, preterm birth, and maternal mortality using a generalized linear random/mixed effects model with a logit link. RESULTS: We identified 114 observational studies (52 [46%] appendectomy, 34 [30%] adnexal, 8 [7%] cholecystectomy, 20 [17%] mixed types) reporting on 67,111 pregnant patients. Overall pooled proportions of fetal loss, preterm birth, and maternal mortality were 2.8% (95% CI 2.2-3.6), 9.7% (95% CI 8.3-11.4), and 0.04% (95% CI 0.02-0.09; 4/10,000), respectively. Rates of fetal loss and preterm birth were higher for pelvic inflammatory conditions (eg, appendectomy, adnexal torsion) than for abdominal or nonurgent conditions (eg, cholecystectomy, adnexal mass). Surgery in the second and third trimesters was associated with lower rates of fetal loss (0.1%) and higher rates of preterm birth (13.5%) than surgery in the first and second trimesters (fetal loss 2.9%, preterm birth 5.6%). CONCLUSIONS: Absolute risks of adverse fetal outcomes after nonobstetric abdom- inopelvic surgery vary with gestational age, indication, and acuity. Pooled estimates derived here identify high-risk clinical scenarios, and can inform implementation of mitigation strategies and improve preoperative counselling.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».