Faculty Opinions recommendation of Factors underlying the temporal increase in maternal mortality in the united states.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE-To identify the factors underlying the recent increase in maternal mortality ratios (maternal deaths per 100,000 live births) in the United States.METHODS-We carried out a retrospective study with data on maternal deaths and live births in the United States from 1993 to 2014 obtained from the birth and death files of the Centers for Disease Control and Prevention.Underlying causes of death were examined between 1999 and 2014 using International Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD-10) codes.Poisson regression was used to estimate maternal mortality rate ratios (RR) and 95% confidence intervals (CI) after adjusting for the introduction of a separate pregnancy question and the standard pregnancy checkbox on death certificates, and adoption of ICD-10.RESULTS-Maternal mortality ratios increased from 7.55 in 1993, to 9.88 in 1999 and to 21.5 per 100,000 live births in 2014 (RR 2014 vs 1993 2.84, 95% CI 2.49 to 3.24; RR 2014 vs 1999 2.17, 95% CI 1.93 to 2.45).The increase in maternal deaths from 1999 to 2014 was mainly due to increases in maternal deaths associated with two new ICD-10 codes (O26.8 i.e., primarily renal disease and O99 i.e., other maternal diseases classifiable elsewhere); exclusion of such deaths abolished the increase in mortality (RR 1.09, 95% CI 0.94 to 1.27).Regression adjustment for improvements in surveillance also abolished the temporal increase in maternal mortality ratios (adjusted maternal mortality ratios 7.55 in 1993, 8.00 per 100,000 live births in 2013; adjusted RR 2013 vs 1993 1.06, 95% CI 0.90 to 1.25).CONCLUSION-Recent increases in maternal mortality ratios in the United States are likely an artifact of improvements in surveillance and highlight past underestimation of maternal death.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,081 | 0,055 |
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 ».