Pregnancy, delivery and neonatal outcomes among women with hypoparathyroidism—A population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Data are inconclusive regarding pregnancy complications associated with maternal chronic hypoparathyroidism. Therefore, we aimed to compare pregnancy, delivery and neonatal outcomes in patients affected by chronic hypoparathyroidism to those without chronic hypoparathyroidism. DESIGN: A retrospective population-based study utilising data from the Healthcare Cost and Utilization Project Nationwide Inpatient Sample (HCUP-NIS) database over 11 years from 2004 to 2014 inclusively. Multivariate logistic regression was used to control for confounders. PATIENTS: Patients with chronic hypoparathyroidism compared with those without. MEASUREMENTS: Obstetric and neonatal outcomes. RESULTS: We identified 204 pregnancies in mothers with chronic hypoparathyroidism and 9,096,584 pregnancies without chronic hypoparathyroidism. After adjusting for age, insurance plan type, obesity, chronic hypertension, thyroid disease, pregestational diabetes mellitus, and previous caesarean section, patients in the hypoparathyroidism group, compared with those without hypoparathyroidism, were found to have an increased rate of preterm birth (<37 weeks) (19.1% vs. 7.2%, aOR: 2.49, 95% confidence interval [CI]: 1.74-3.54, p < 0.0001, respectively); and blood transfusions (4.9% vs. 1.0%, aOR: 4.07, 95% CI: 2.15-7.73, p < -0.0001). Neonates to mothers with chronic hypoparathyroidism had a higher rate of congenital anomalies (4.4% vs. 0.4%, aOR: 6.50, 95% CI: 3.31-12.75, p < 0.0001), with comparable rates of small-for-gestational-age neonates and intrauterine foetal death. CONCLUSION: This is the largest study of chronic hypoparathyroidism in pregnancy to date. We found significant increases in the rates of preterm birth, blood transfusions and congenital anomalies in chronic hypoparathyroidism. Our findings highlight the importance of identifying chronic hypoparathyroidism as a risk factor for pregnancy and neonatal complications, although it remains unknown if maintaining calcium in the target range will mitigate these risks.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».