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Enregistrement W4400481855 · doi:10.1093/humrep/deae108.097

O-091 Severe maternal and neonatal morbidity among gestational carriers: a population-based cohort study

2024· article· en· W4400481855 sur OpenAlexaffabout
Mihaela Ivanova, Joel G. Ray, Jonas Shellenberger, Jessica Pudwell, Maria P. Vélez

Notice bibliographique

RevueHuman Reproduction · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObstetricsCohortCohort studyPopulationGestational ageGestationPregnancyPediatricsEnvironmental healthInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Study question Are gestational carriers at higher risk of severe maternal (SMM) or neonatal (SNM) morbidity, compared to patients using unassisted conception or in vitro fertilization (IVF)? Summary answer A higher risk of SMM and adverse pregnancy outcomes is seen among gestational carriers, without evident neonatal morbidity. What is known already The use of gestational carriers (GC) also known as “surrogate pregnancy” is increasing. Gestational carriage may be associated with adverse outcomes linked to both IVF techniques and exposure to foreign fetal antigens. Adverse outcomes of GC pregnancies are largely unknown. Study design, size, duration Retrospective population-based cohort study of 937,938 births, derived from existing administrative health datasets. Data were linked using unique for birthing woman and child identifiers and analyzed at ICES Ontario. The study excluded participants with untreated infertility, those utilizing ovulation induction or intrauterine insemination, and those with multifetal gestation. Participants/materials, setting, methods Singleton births at > 20 weeks gestation in Ontario, 2012-2021. Pregnancy characteristics were obtained from the Ontario Birth Registry database. Exposure groups were i) unassisted conception (comparison group 1), ii) IVF (comparison group 2), or iii) GC. Primary outcomes included validated composite outcomes of i) SMM and ii) SNM. Secondary outcomes included hypertensive disorders of pregnancy, cesarean delivery, preterm birth, and postpartum hemorrhage. Modified Poisson regression models generated relative risks adjusted for birthing woman’s characteristics (aRR). Main results and the role of chance Of all singleton births, 937,938 (97.7%) were from unassisted conception, 20,958 (2.2%) from IVF, and 956 (0.1%) from GC. GC were more likely to be parous, reside in a lower-income area, and have higher rates of chronic hypertension. GC were more likely than unassisted conception women to be older and be non-smokers, with some opposite trends when compared to IVF recipients. Respective rates of SMM were 2.4%, 4.6% and 7.1%. The aRR were 3.07 (95% CI 2.44-3.87) comparing GC to unassisted conception, and 1.88 (95% CI 1.46-2.42) comparing GC to IVF. Respective rates of SNM were 6.0%, 9.1% and 6.5%, generating aRR of 1.21 (95% CI 0.95-1.54) for GC vs. unassisted conception, and 0.78 (95% CI 0.60-1.00) for GC vs. IVF. Respective rates of hypertensive disorders were 6.6%, 11.6% and 13.9%. The aRR were 1.89 (1.61 - 2.21) comparing GC to unassisted conception, 1.42 (1.19 - 1.69) comparing GC to IVF. Respective rates of postpartum hemorrhage were 5.7%, 10.5% and 13.9%, generating aRR of 2.87 (2.43 - 3.38) for GC vs. unassisted conception, and 1.40 (1.17 - 1.67) for GC vs. IVF. Limitations, reasons for caution The databases did not include certain baseline details, including the reasons for opting for a GC and the sources of gametes. There is a chance that the measured association may be distorted or confounded by the unmeasured variables. Wider implications of the findings GC appear to be at an elevated risk of maternal morbidity, without evident risk of neonatal morbidity. Further studies are needed to understand the mechanisms involved. Eligibility for GC should be determined using consistent selection criteria, and consideration should be given to specialized obstetrical care to promote optimal pregnancy outcomes. Trial registration number Not applicable

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
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