Ectopic Pregnancy: An Analysis of Prevalence and Clinical Magnitude
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the prevalence and clinical manifestations and symptoms associated with ectopic pregnancy Methodology: This retrospective observational study was done at Pessi Hospital, I-12, Islamabad with collaboration of different Hospitals for the data collection. From October 2021 to September 2022. Patients of reproductive age presenting with symptoms suggestive of ectopic pregnancy and confirmed through diagnostic tests such as ultrasound, serum beta-hCG levels, or surgical findings were included. After taking demographic information including age, parity, gravidity, and reproductive history is collected for each patient, clinical data related to ectopic pregnancy diagnosis were recorded. Descriptive statistics are employed to summarize demographic characteristics, prevalence rates, and clinical pattern of ectopic pregnancy cases. Results: Overall prevalence of ectopic pregnancy was found 1.4%. Overall mean age of the women was 33.39+5.48 years. Family history was positive among 36.1% of the cases. In terms to the clinical presentation of patients with ectopic pregnancy, pain and bleeding were most common clinical features, 91.80% and 79.40% respectively, followed by shock 4.5% and 18.0% had others multiple clinical features and 5.8% were asymptomatic. Conclusion: In conclusion, ectopic pregnancy was observed at a rate of 1.4%, indicating its continued significance as a health concern. Pain and bleeding were observed to the most common clinical features.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».