Trends in eclampsia in the United States, 2009–2017: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Reducing the prevalence of eclampsia, a major cause of maternal and perinatal morbidity, is a maternal health priority. However, sparse data exist examining trends in the USA prevalence of eclampsia. Objective: The aim of this study was to assess temporal trends in the prevalence of eclampsia among live births in the United States from 2009 to 2017. Study design: This population-based cross-sectional study included live births in 41 USA states and the District of Columbia between 2009 and 2017. The prevalence of eclampsia among all women, women with chronic hypertension and hypertensive disorders of pregnancy were reported by 1000 live births. Risk ratios adjusted for maternal characteristics were used to assess temporal trends. Results: Of 27 866 714 live births between 2009 and 2017, 83 000 (0.30%) were associated with eclampsia. The adjusted risk of eclampsia decreased 10% during the 7 most recent years of the cohort, with an adjusted risk ratio of 0.90 [95% confidence interval (95% CI): 0.87–0.93] in 2017 relative to 2009. Relative to 2009, the adjusted risk of eclampsia in 2017 was substantially lower among women with chronic hypertension (adjusted risk ratio: 0.51; 95% CI: 0.46–0.57) and women with hypertensive pregnancy disorders (adjusted risk ratio: 0.43; 95% CI: 0.40–0.47). Among nonhypertensive women, there was a slight increase in the adjusted risk of eclampsia in 2017 relative to 2009 (adjusted risk ratio: 1.14; 95% CI: 1.10–1.17). Conclusion: Despite reductions in the eclampsia prevalence among women with chronic hypertension and hypertensive disorders of pregnancy, public health initiatives are needed to reduce the overall eclampsia prevalence, especially in nonhypertensive 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».