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Enregistrement W4307750376 · doi:10.1016/j.eclinm.2022.101706

Independent and cumulative effects of risk factors associated with stillbirths in 50 low- and middle-income countries: A multi-country cross-sectional study

2022· article· en· W4307750376 sur OpenAlexaff
Zhihui Li, Yuhao Kong, Shaoru Chen, Maya Subramanian, Chunling Lu, Rockli Kim, Fernando C. Wehrmeister, Yi Song, S. V. Subramanian

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesSanming Project of Medicine in ShenzhenNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineCross-sectional studyEnvironmental healthLow and middle income countriesDemographyDeveloping countryEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Early identification of high-risk pregnancies could reduce stillbirths, yet remains a challenge in low- and middle-income countries (LMICs). This study aims to estimate the associations between easily observable risk factors and stillbirths, and construct a risk score which could be adopted in LMICs to identify pregnancies with high risk of stillbirths. Methods Using the most recent Demographic and Health Surveys from 50 low- and middle-income countries (LMICs) with available data between January 1, 2010 and December 31, 2021, we analysed a total of 22 factors associated with stillbirths in a series of single-adjusted and mutually adjusted logistic regression models. Upon identification of the risk factors with the strongest associations, we constructed a risk score on the basis of the magnitude of the β coefficient to examine the cumulative effects of risk factors on stillbirths. To assess whether the associations between risk scores and stillbirths were moderated by protective factors, we added an interaction term between the identified protective factor and risk scores to the regression model. We also conducted two sets of subgroup analyses for previous history of pregnancy and maternal age at pregnancy and four sets of supplementary analyses to test the robustness of the results. Findings Among the 795,642 women identified for analysis with at least one pregnancy within the five years before the survey, the most recent pregnancy of 8968 (1.13%) ended as stillbirths. Using a mutually adjusted regression model, we found that the top factors showing the strongest associations with stillbirths were short maternal height (odds ratio [OR]: 1.99, 95% confidence interval [CI]: 1.48–2.67, P < 0.001), interpregnancy interval less than six months (OR: 1.84, 95% CI: 1.42–2.38, P < 0.001), previous stillbirth history (OR: 1.55, 95% CI: 1.07–2.26, P < 0.020), low maternal education (OR: 1.50, 95% CI: 1.01–2.24, P = 0.045), and lowest household wealth (OR: 1.32, 95% CI: 1.08–1.61, P = 0.008). A female household head was a protective factor with an OR of 0.71 (95% CI: 0.55–0.90, P = 0.005). Single-adjusted models, subgroup analyses, and sensitivity analyses showed generally consistent results. We also found that the odds of stillbirths increased with a larger risk score with a P trend <0.001. Compared with women without any risk factors, women with a risk score of 5 or more were 4.11 (95% CI: 2.83–5.97, P < 0.001) times more likely to have their pregnancies ending up as stillbirths. However, these associations were weakened if the head of household was female. Interpretation Our study suggested that short maternal height, low socioeconomic status, previous stillbirth history, low maternal education, and very short interpregnancy interval had the strongest associations with stillbirths. The construction of risk scores using easily observable risk factors could be an effective way to identify high-risk pregnancies in resource-poor settings. Funding This research was supported by Sanming Project of Medicine in Shenzhen (NO. SZSM202111001) and China National Natural Science Foundation (NO. 72203119).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
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