A Comparison of Pregnancy and Neonatal Outcomes in Women with the Hyperandrogenic Disorders Polycystic Ovary syndrome and Cushing’s Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Research Question: How does the risk for adverse obstetric outcomes differ among women with polycystic ovary syndrome (PCOS) and women with Cushing’s syndrome (CUS)? Design: A retrospective population-based study utilizing data from the Healthcare Cost and Utilization Project—Nationwide Inpatient Sample (HCUP-NIS), 2004-2014. 14, 881 deliveries to women with PCOS and 134 deliveries to women with CUS were identified. Associations between PCOS, CUS, pregnancy, delivery, and neonatal outcomes were analyzed with multivariate logistic regression analysis. Results: At baseline, CUS was associated with a higher risk of chronic hypertension (P<0.001), pregestational diabetes mellitus (P=0.01), thyroid disease (P=0.004), and higher rates of smoking during pregnancy (P=0.02) whereas PCOS was associated with higher rates of obesity (P=0.01). In terms of obstetric outcomes, PCOS increased the prevalence of gestational diabetes mellitus (P=0.002, adjusted[a] OR 2.73; 95% CI 1.46 to 5.12), and cesarean section (P<0.001, aOR 2.63; 95% CI 1.81-3.83) in comparison to CUS. CUS increased the prevalence of operative vaginal delivery (P<0.001, aOR 0.10; 95% CI 0.06-0.14), and transfusion (P=0.002, aOR 0.25; 95% CI 0.11-0.59) in comparison to deliveries to women with PCOS. No significant differences were found in terms of pregnancy-induced hypertension (P=0.78), gestational hypertension (P=0.86), preeclampsia (P=0.25), preeclampsia or eclampsia superimposed on pre-existing hypertension (P=0.13). Conclusion: PCOS increases the risk of gestational diabetes and cesarean section relative to CUS, whereas CUS increases the prevalence of operative vaginal delivery and blood transfusions.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».