Impact of inherited bleeding disorders on maternal bleeding and other pregnancy outcomes: A population‐based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Increasing rate of postpartum haemorrhage (PPH) has been observed between 2003 and 2010 in Canada. Inherited bleeding disorders contribute to the risk of PPH. AIM: To identify the trend in PPH in the last decade, assess the impact of bleeding disorders on pregnancy outcomes and evaluate their coagulation workup during pregnancy. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study using the Alberta Pregnancy Birth Cohort from 2010 to 2018. We included women with von Willebrand disease (VWD) and haemophilia, identified by previously validated algorithm and matched with controls. Logistic regression was used to compute odds of PPH and other pregnancy outcomes. RESULTS: We identified 311,330 women with a total of 454,400 pregnancies with live births. The rate of PPH did not change significantly from 10.13 per 100 deliveries (95% CI 10.10-10.16) in 2010-10.72 (95% CI 10.69-10.75) in 2018 (p for trend = .35). Women with bleeding disorders were significantly more likely to experience PPH (odds ratio [OR] 2.3; 95% CI 1.5-3.6), antepartum haemorrhage (OR 2.9; 95% CI 1.5-5.9) and red cell transfusion (OR 2.8; 95% CI 1.1-7.0). We observed a nonsignificant rise in the rate of PPH in women with VWD and haemophilia. Only 49.5% pregnancies with bleeding disorders had third trimester coagulation factor levels checked. Higher odds of PPH and antepartum haemorrhage were observed even with factor levels ≥0.50 IU/mL in third trimester. CONCLUSION: Despite comprehensive care in women with bleeding disorders, they are still at higher risk of adverse pregnancy outcomes compared to population controls.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».