Childbearing with Hypermobile Ehlers–Danlos Syndrome and Hypermobility Spectrum Disorders: A Large International Survey of Outcomes and Complications
Notice bibliographique
Résumé
One in 20 births could be affected by hypermobile Ehlers–Danlos syndrome or Hypermobility Spectrum Disorders (hEDS/HSD); however, these are under-diagnosed and lacking research. This study aimed to examine outcomes and complications in people childbearing with hEDS/HSD. A large online international survey was completed by women with experience in childbearing and a diagnosis of hEDS/HSD (N = 947, total pregnancies = 1338). Data were collected on demographics, pregnancy and birth outcomes and complications. Participants reported pregnancies in the UK (N = 771), USA (N = 364), Australia (N = 106), Canada (N = 60), New Zealand (N = 23) and Ireland (N = 14). Incidences were higher in people with hEDS/HSD than typically found in the general population for pre-eclampsia, eclampsia, pre-term rupture of membranes, pre-term birth, antepartum haemorrhage, postpartum haemorrhage, hyperemesis gravidarum, shoulder dystocia, caesarean wound infection, postpartum psychosis, post-traumatic stress disorder, precipitate labour and being born before arrival at place of birth. This potential for increased risk related to maternal and neonatal outcomes and complications highlights the importance of diagnosis and appropriate care considerations for childbearing people with hEDS/HSD. Recommendations include updating healthcare guidance to include awareness of these possible complications and outcomes and including hEDS/HSD in initial screening questionnaires of perinatal care to ensure appropriate consultation and monitoring can take place from the start.
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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 | 0,002 | 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 ».