The prevalence of documented cardiovascular-related pregnancy complications: cross-sectional study in an academic primary care centre
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Background Pregnancy and the postpartum period offer a unique opportunity to identify patients with risk factors leading to premature cardiovascular disease (CVD), which often go unrecognised. Aim This study investigates self-reported prevalence of CVD-related pregnancy complications and its documentation in electronic medical records (EMRs) in an academic family health team (AFHT). Design & setting A retrospective cross-sectional survey conducted from 2016 to 2017 in an AFHT. Method The survey assessed self-reported pregnancy complications and obstetric histories of adult females. EMRs of responders who provided consent were appraised for documented pregnancy complications, and management of traditional cardiovascular risk factors post-pregnancy. Results Out of 211 responders, 28% ( n = 60) had at least one pregnancy complication reported in the survey and/or in the EMR, of which 67% ( n = 40) had the complication documented in their EMR. The most prevalent complications were preterm birth (PTB; 12%, n = 25), hypertensive disorders of pregnancy (HDP; 10%, n = 22), and gestational diabetes mellitus (GDM; 7%, n = 14). Twenty-nine per cent ( n = 4) of the patients with GDM had a 75 g oral glucose tolerance test result documented post-pregnancy. Of those with HDP, 36% ( n = 8) had body mass index and 50% ( n = 11) had a blood pressure measurement recorded after delivery. Conclusion There has been a significant lack of documentation of pregnancy-related cardiovascular risk factors and subsequent management, introducing a missed opportunity for early cardiovascular intervention. Adequate documentation of pregnancy complications in the EMR and better transitions in care between obstetric and primary care teams could potentially enable clinicians to intervene early and better manage females at increased risk of CVD.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle