Uterine Prolapse in Pregnancy: National Trends, Risk Factors, and Obstetric Outcomes [A141]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The uterus can prolapse acutely during pregnancy. We report national trends, characteristics, and obstetric outcomes of women with uterine prolapse (UP). METHODS: Retrospective cohort study using the HCUP-NIS database. Our study cohort included women admitted for delivery between 2004 and 2014 inclusively and had a diagnosis of UP. Multivariate logistic regression analyses compared obstetric outcomes among pregnancies complicated by UP versus those without, while adjusting for confounding variables. RESULTS: Among the 9,096,788 deliveries during our study period, 713 received a diagnosis of UP. The incidence of UP increased over time (P≤0.0001). Women with UP were likelier to be older, multigravida, smokers, have endometriosis, or fibroids (P≤0.002, all). They were less likely to have had a previous cesarean delivery (CD) (P<.0001), or multiple gestation (P=.03). Women with UP had lower odds of pregnancy-induced hypertension (aOR, 0.38; 95% CI, 0.25–0.58), preeclampsia (aOR, 0.27; 95% CI, 0.13–0.57), operative vaginal delivery (aOR, 0.41; 95% CI, 0.26–0.64), and CD (aOR, 0.30; 95% CI, 0.23–0.39). They had higher odds of having a spontaneous vaginal delivery (aOR, 3.46; 95% CI, 2.73–4.39), para-delivery hysterectomy (aOR, 21.5; 95% CI, 11.78–29.25), postpartum hemorrhage (aOR, 2.12; 95% CI, 1.56–2.87), wound complications (aOR, 2.72; 95% CI, 1.22–6.09), blood transfusion (aOR, 2.39; 95% CI, 1.43–3.10) or birth of neonates with major congenital abnormalities (aOR, 2.48; 95% CI, 1.18–5.22). CONCLUSION: Women with UP are at higher risk of obstetric complications and neonatal morbidity. These findings elucidate risk factors that may improve prenatal counseling, perinatal surgical management, and clinical practice and policy guidelines.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».