How do bicornuate uteri alter pregnancy, intra-partum and neonatal risks? A population based study of more than three million deliveries and more than 6000 bicornuate uteri
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore maternal and neonatal outcomes in pregnant women with bicornuate uteri. METHODS: Retrospective population-based cohort study utilizing data from the Healthcare-Cost and Utilization Project-Nationwide Inpatient Sample (HCUP-NIS) from 2010 to 2014. There were 3,846,342 births between 2010 and 2014, included in the study. Six thousand and 195 deliveries were to women with bicornuate uterus. The remaining deliveries without other uterine anomalies were categorized as the reference group (n=3,840,147). RESULTS: Pregnant women with bicornuate uterus were older and more likely to be obese (p=0.0001) with previous cesarean deliveries (CD) (31 vs. 17.1%, p=0.0001). After adjustment for confounders, they were more likely to experience pregnancy-induced hypertension (HTN) (aOR 1.21, 95%CI: 1.1-1.3), p=0.0001), preeclampsia (aOR 1.4, 95%CI: 1.2-1.6, p=0.0001) and placenta previa (aOR 1.7, 95%CI: 1.3-2.2, p=0.0001). Moreover, they were more likely to deliver preterm (aOR 2.8, 95%CI: 2.6-3.1, p=0.0001), deliver by CD (aOR 5, 95%CI: 3.1-4.1, p=0.0001), experience preterm pre-labor rupture of membranes (PPROM) (aOR 3.5, 95%CI: 2.6-3.1, p=0.0001), and have a placental abruption (aOR 3.0, 95%CI: 2.5-3.5, p=0.0001). There were increased risks of PPH (aOR 1.4, 95%CI: 1.2-1.6, p=0.0001), wound-complications (aOR 2.0, 95%CI: 1.5-2.7, p=0.0001), hysterectomy (aOR 2.6, 95%CI: 1.6-4.1, p=0.0001), blood-transfusion (aOR 1.7, 95%CI: 1.5-2.1, p=0.0001), and DIC (aOR 1.6, 95%CI: 1.1-2.5), p=0.014) in the group with bicornuate uteri. Also there was higher risk of SGA (aOR 2.9, 95%CI: 2.6-3.2, p=0.0001) and IUFD (aOR 2.5, 95%CI: 1.8-3.3, p=0.0001). CONCLUSIONS: Bicornuate uteri can increase risks in pregnancy by many folds. Particularly risks of: premature delivery, CD, PPROM, placental abruption, hysterectomy, SGA and IUFD were increased 250-500%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».