Risk factors and ramifications of failure to achieve cervical ripening with prostaglandins -- Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the characteristics and evaluate the outcomes of women who failed to respond to cervical ripening with prostaglandins. Methods: A retrospective cohort analysis (2012-2018) of all women with singleton gestation who underwent induction of labor, due to post-date pregnancy, with a slow-release prostaglandin-E2 vaginal insert for cervical ripening. Overall, 1285 women were divided into 2 groups: a) responders - 1,202 (93.54%) - achieved ripening within 24 hours ; b) non-responders- 83 (6.46%) – did not achieve cervical ripening within 24 hours. Characteristics and outcomes were compared between the groups. Primary outcome was defined as vaginal delivery rate following ripening process. Secondary outcomes were defined as composite adverse maternal and adverse neonatal outcomes. A model combining maternal characteristics and response rates to ripening was constructed as well. Results: In comparison to non-responders, responders achieved higher rates of vaginal delivery (96.51% vs. 66.27%, p<0.001). They also had lower rates of adverse maternal outcomes (12.81% vs. 24.10%, p=0.031) and of neonatal respiratory adverse outcomes (1.33% vs. 6.02%, p=0.009). The responders were also younger (30.03 vs 31.73, p=0.005), and less nulliparous (76.92% vs 50.99%, p<0.001). A multivariate analysis showed that failure to achieve a cervical ripening is an independent risk factor for intrapartum cesarean delivery due to failure to progress in labor (aOR 11.90, 95% CI 6.13-23.25). Conclusion: Women who achieve cervical ripening with PROPESS are younger, and more often multiparous. This group is associated with lower rates of intrapartum cesarean delivery and adverse outcomes.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».