Anemia and adverse outcomes in pregnancy: subgroup analysis of the CLIP cluster-randomized trial in India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Iron-deficiency anemia is a known risk factor for several adverse perinatal outcomes, but data on its impact on specific maternal morbidities is less robust. Further, information on associations between anemia in early pregnancy and subsequent outcomes are understudied. METHODS: The study population was derived from the Community Level Interventions for Pre-eclampsia (CLIP) trial in Karnataka State, India (NCT01911494). Included were women who were enrolled in either trial arm, delivered by trial end date, and had a baseline measure of hemoglobin (Hb). Anemia was classified by WHO standards into four groups: none (Hb ≥ 11 g/dL), mild (10.0 g/dL ≤ Hb < 11.0 g/dL), moderate (7.0 g/dL ≤ Hb < 10.0 g/dL) and severe (Hb < 7.0 g/dL). Targeted maximum likelihood estimation was used to estimate confounder-adjusted associations between anemia and a composite (and its components) of adverse maternal outcomes, including pregnancy hypertension. E-values were calculated to assess robustness to unmeasured confounding. RESULTS: Of 11,370 women included, 10,066 (88.5%) had anemia, that was mild (3690, 32.5%), moderate (6023, 53.0%), or severe (68, 0.6%). Almost all women (> 99%) reported taking iron supplements during pregnancy. Blood transfusions was more often administered to those with anemia that was mild (risk ratio [RR] 2.16, 95% confidence interval [CI] 1.31-3.56), moderate (RR 2.37, 95% CI 1.56-3.59), and severe (RR 5.70, 95% CI 3.00-10.85). No significant association was evident between anemia severity and haemorrhage (antepartum or postpartum) or sepsis, but there was a U-shaped association between anemia severity and pregnancy hypertension and pre-eclampsia specifically, with the lowest risk seen among those with mild or moderate anemia. CONCLUSION: In Karnataka State, India, current management strategies for mild-moderate anemia in early pregnancy are associated with similar rates of adverse maternal or perinatal outcomes, and a lower risk of pregnancy hypertension and preeclampsia, compared with no anemia in early pregnancy. Future research should focus on risk mitigation for women with severe anemia, and the potential effect of iron supplementation for women with normal Hb in early pregnancy.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».