EP12.10: Cardiac disease in pregnancy and perinatal outcomes
Notice bibliographique
Résumé
This is a retrospective cohort study. All pregnant women with diagnosed cardiac disease and gave birth at Prince Sultan Military Medical Center between January 2017 and July 2022 were included in the study. Data including maternal characteristics and perinatal outcomes were collected from the digital medical file database. Data has been analysed by using descriptive statistics via IBM SPSS® version 20. Continuous variables were expressed as mean (minimum – maximum) for non-parametric variables. Categorical variables were expressed as frequencies (n) and percentage of occurrence (%). Total of 116 pregnant women with cardiac disease were included in the study. All except one case were booked and had regular prenatal care. Majority among them were booked multiparous women, at age above 35 and, non-smoker. 51.2%, 15.1%, 14.6% and 2.5% were women with valvular, rheumatic, congenital heart disease and cardiomyopathies respectively. 6.7% developed hypertensive spectrum disorder and 10% developed gestational diabetes mellitus. 7 patients required intensive care unit admission but there were no maternal deaths. 12.6% newborns required NICU admission and 10% needed respiratory support. There were 4 (3.4%) fetal and 1 (.8%) neonatal death. In this cohort, incidence of Caesarean section and congenital heart defect among newborns were higher than reported in general population. Other perinatal outcomes were similar to the general population. Pregnant women with cardiac disease require optimal counselling and multidisciplinary team management throughout their pregnancies and postpartum period.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».