Pregnancy, delivery, and neonatal outcomes among women living with Down syndrome: a matched cohort study, utilizing a population database
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We utilized a population database to address the paucity of data around pregnancy outcomes in women with Down syndrome (DS). METHODS: We conducted a retrospective study using the Health Care Cost and Utilization Project-Nationwide Inpatient Sample Database over 11 years, from 2004 to 2014. A delivery cohort was created using ICD-9 codes. ICD-9 code 758.0 was used to extract the cases of maternal DS. Pregnant women with DS (study group) were matched based on age, race, income, and health insurance type to women without DS (control) at a ratio of 1:20. RESULTS: There were a total of 9,096,788 deliveries during the study period. Of those, 184 pregnant women were found to have DS. The matched control group was 3680. After matching, most of the pregnancy and delivery outcomes, such as pregnancy-induced hypertension, gestational diabetes, preterm premature rupture of membrane, chorioamnionitis, cesarean section, operative vaginal delivery, or blood transfusion were similar between participants with and without DS. However, patients with DS were at increased risk of giving birth prematurely (aOR 3.09, 95% CI 2.06-4.62), and having adverse neonatal outcomes such as small for gestational age (aOR 2.70, 95% CI 1.54-4.73), intrauterine fetal demise (aOR 22.45, 95% CI 12.02-41.93), congenital anomalies (aOR 7.92, 95% CI 4.11-15.24), and fetal chromosomal abnormalities. CONCLUSION: Neonates to mothers with DS are at increased risk of prematurity and other neonatal adverse outcomes. Hence, counseling patients with DS about these risks and increased antenatal surveillance is advised.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».