Long-Term Mortality in Women With Pregnancy Loss and Modification by Race/Ethnicity
Notice bibliographique
Résumé
Pregnancy loss is a common reproductive complication, but its association with long-term mortality and whether this varies by maternal race/ethnicity is not well understood. Data from a racially diverse cohort of pregnant women enrolled in the Collaborative Perinatal Project (CPP) from 1959 to 1966 were used for this study. CPP records were linked to the National Death Index and the Social Security Death Master File to identify deaths and underlying cause (until 2016). Pregnancy loss comprised self-reported losses, including abortions, stillbirths, and ectopic pregnancies. Among 48,188 women (46.0% White, 45.8% Black, 8.2% other race/ethnicity), 25.6% reported at least 1 pregnancy loss and 39% died. Pregnancy loss was associated with a higher absolute risk of all-cause mortality (risk difference, 4.0 per 100 women, 95% confidence interval: 1.4, 6.5) and cardiovascular mortality (risk difference, 2.2 per 100 women, 95% confidence interval: 0.8, 3.5). Stratified by race/ethnicity, a higher risk of mortality persisted in White, but not Black, women. Women with recurrent losses are at increased risk of death, both overall and across all race/ethnicity groups. Pregnancy loss is associated with death; however, it does not confer an excess risk above the observed baseline risk in Black women. These findings support the need to assess reproductive history as part of routine screening in women.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».