Abstract WP183: Pregnancy-related Factors Associated With Stroke In Mothers And Newborns: Data From The International Maternal Newborn Stroke Registry
Notice bibliographique
Résumé
Background: Maternal and newborn stroke occur during the same period when physiological and anatomic connections between mother and infant may provide a rationale for common pathogenetic mechanisms. The similarities and differences between maternal and newborn stroke remain poorly understood. We created the International Maternal Newborn Stroke Registry - the first database to explore these relationships. Methods: Eleven international sites participated; 9 enrolled cases for this analysis. Eligible cases were newborns (from 28 weeks gestation to 28 postnatal days) or mothers (peripartum or within 6 weeks postpartum) diagnosed with stroke (ischemic, hemorrhagic, cerebral sinovenous thrombosis). Preterm infants (< 28 weeks gestation) and neonates with germinal matrix/intraventricular hemorrhage were excluded. Descriptive statistics were performed to compare stroke sub-types, demographic and pregnancy-related risk factors. Results: We enrolled 103 cases, 69 newborn and 34 maternal. Median maternal age was 29 years (IQR 25-36) for the maternal group and 32 years (IQR 30-36) for the neonatal group. Women with maternal strokes were more likely to have pre-eclampsia (15%) and migraine (44%). Compared to maternal strokes, newborn strokes occurred more often in women from urban locations, were ischemic, and were less likely to be associated with alcohol use and pre-eclampsia during pregnancy (Table). Conclusion: In this novel registry, we describe factors that impact both maternal and newborn stroke. Urban area of residence and maternal age > 30 were associated with newborn strokes, while migraine and pre-eclampsia were strongly associated with maternal strokes. Differing mechanisms and stroke subtypes may explain these differences. In addition, lack of access to healthcare in certain geographical locations may lead to under-identification. Further research is needed to determine if these results are consistent when applied to a larger sample size.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».