Infant sex at birth and long‐term maternal mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal adaptations may vary by foetal sex. Whether male infants influence long-term mortality in mothers remains uncertain. OBJECTIVE: The objective of the study was to examine whether male infants increase the risk of maternal mortality. METHODS: This study included pregnant women enrolled at 12 US sites from 1959 to 1966 in the Collaborative Perinatal Project (CPP). Collaborative Perinatal Project records were linked to the National Death Index and the Social Security Master Death File to ascertain deaths until 2016. Foetal sex was determined by infant sex at birth, defined as the total number of male or female infants in pregnancies prior to or during enrolment in the CPP. In secondary analyses, exposure was defined as infant sex at the last CPP delivery. Outcomes included all-cause and underlying causes of mortality. We used Cox proportional hazards models weighted by the number of prior live births and stratified our models by parity and race/ethnicity. RESULTS: Among 48,188 women, 50.8% had a male infant at their last registered CPP pregnancy and 39.0% had a recorded death after a mean follow-up of 47.8 years (SD 10.5 years). No linear association was found between the number of liveborn males and all-cause mortality (primipara women: HR 1.02, 95% CI 0.95, 1.09, multipara women, 1 prior live birth: HR 0.96, 95% CI 0.89, 1.03, multipara women, ≥2 prior live births: HR 0.97, 95% CI 0.85, 1.11). A similar trend was noted for cardiovascular- and cancer-related mortality. At the last delivery, women with a male infant did not have an increased risk of all-cause or cause-specific mortality compared to women with a female infant. These findings were consistent across racial/ethnic groups. CONCLUSIONS: Women who give birth to male infants, regardless of number, are not at increased risk of all-cause and cause-specific mortality. These findings suggest that giving birth to male infants may not independently influence the long-term health of women.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».