Assessment and Prediction of Cardiovascular Contributions to Severe Maternal Morbidity
Notice bibliographique
Résumé
Severe maternal morbidity (SMM) refers to any unexpected outcome directly related to pregnancy and childbirth that results in both short-term delivery complications and long-term consequences to a women's health. This affects about 60,000 women annually in the United States. Cardiovascular contributions to SMM including cardiac arrest, arrhythmia, and acute myocardial infarction are on the rise, probably driven by changing demographics of the pregnant population including more women of extreme maternal age and an increased prevalence of cardiometabolic and structural heart disease. The utilization of SMM prediction tools and risk scores specific to cardiovascular disease in pregnancy has helped with risk stratification. Furthermore, health system data monitoring and reporting to identify and assess etiologies of cardiovascular complications has led to improvement in outcomes and greater standardization of care for mothers with cardiovascular disease. Improving cardiovascular disease-related SMM relies on a multipronged approach comprised of patient-level identification of risk factors, individualized review of SMM cases, and validation of risk stratification tools and system-wide improvements in quality of care. In this article, we review the epidemiology and cardiac causes of SMM, we provide a framework of risk prediction clinical tools, and we highlight need for organization of care to improve outcomes.
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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) | 0,000 | 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 ».