Adverse pregnancy, delivery and neonatal outcomes across different advanced maternal ages: A population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Characterize the risk for adverse pregnancy, delivery and neonatal outcomes among different advanced maternal ages (AMA). Study design: We conducted a population-based retrospective cohort study using data from the Healthcare Cost and Utilization Project-Nationwide Inpatient Sample to characterize adverse pregnancy, delivery and neonatal outcomes among different AMA groups. Patients aged 44-45 (n = 19,476), 46-49 (n = 7528) and 50-54 years (n = 1100) were compared to patients aged 38-43 years (n = 499,655). A multivariate logistic regression analysis adjusted for statistically significant confounding variables. Results: With advancing age, rates of chronic hypertension, pregestational diabetes, thyroid disease and multiple gestation increased (p < 0.001). The adjusted risk of hysterectomy and need for blood transfusion substantially increased with advancing age, reaching up to an almost 5-fold (aOR, 4.75, 95 % CI, 2.76-8.19, p < 0.001) and 3-fold (aOR, 3.06, 95 % CI, 2.31-4.05, p < 0.001) increased risk, respectively, in patients aged 50-54 years. The adjusted risk of maternal death increased 4-fold in patients aged 46-49 years (aOR, 4.03, 95 % CI, 1.23-13.17, p = 0.021). Adjusted risks of pregnancy-related hypertensive disorders, including gestational hypertension and preeclampsia, increased by 28-93 % across advancing age groups (p < 0.001). Adjusted neonatal outcomes demonstrated up to a 40 % elevated risk of intrauterine fetal demise in patients aged 46-49 years (aOR, 1.40, 95 % CI, 1.02-1.92, p = 0.04) and a 17 % increased risk of having a small for gestational age neonate in patients aged 44-45 years (aOR, 1.17, 95 % CI, 1.05-1.31, p = 0.004). Conclusions: Pregnancies at AMA are at increased risk for adverse outcomes, particularly for pregnancy-related hypertensive disorders, hysterectomy, blood transfusion, and maternal and fetal mortality. Although comorbidities associated with AMA influence the risk of complications, AMA was demonstrated to be an independent risk factor for major complications, with its impact varying across ages. This data imparts clinicians with the ability to provide more specific counseling to patients of varied AMA. Older patients seeking to conceive must be counseled regarding these risks in order to make well-informed decisions.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».