Pregnancy Loss and Risk of All-Cause Mortality in Chinese Women: Findings From the China Kadoorie Biobank
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Pregnancy loss is a common obstetric complication that may be associated with maternal mortality. However, evidence is sparse and inconsistent. This study aims to investigate the association between pregnancy loss with the risk of all-cause mortality among Chinese women. Methods: Data on 299,582 women aged 30–79 years old from the China Kadoorie Biobank were used. Cox proportional hazard regression was conducted to investigate the association between the occurrence of pregnancy loss and all-cause mortality. Results: Two or more pregnancy losses was associated with long-term all-cause mortality (adjusted hazard ratio (aHR) of 1.10, 95% CI: 1.03–1.18). Specifically, more than one spontaneous abortion or stillbirth was associated with long-term all-cause mortality (aHR 1.10, 95% CI: 1.01–1.21 and 1.14, 95% CI: 1.04–1.25, respectively). When stratified by the presence of cardiovascular disease or diabetes, as well as age at baseline, two or more pregnancy losses in women aged ≥50 diagnosed with cardiovascular disease (aHR 1.32, 95% CI: 1.18–1.48) or diabetes (aHR 1.30, 95% CI: 1.06–1.60) was associated with all-cause mortality. Conclusion: Recurrent pregnancy loss, in particular two or more spontaneous abortions and stillbirths were associated with increased risk of all-cause mortality. The associations between recurrent pregnancy losses and all-cause mortality were more pronounced in women aged ≥50 with cardiovascular disease or diabetes at baseline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».