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Enregistrement W4402922115 · doi:10.1038/s41598-024-72963-2

Risk of postpartum hemorrhage with increasing first stage labor duration

2024· article· en· W4402922115 sur OpenAlexaff
Linnea Ladfors, Xingrong Liu, Anna Sandström, Louise Lundborg, Alexander J. Butwick, Giulia M. Muraca, Jonathan M. Snowden, Mia Ahlberg, Olof Stephansson

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and fetal healthcare
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetKarolinska Institutet
Mots-clésMedicineCervical dilationStage (stratigraphy)Confidence intervalPoisson regressionRelative riskObstetricsThird stageDuration (music)GynecologyPregnancyGestationInternal medicinePopulationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With increasing rates of postpartum hemorrhage (PPH) in high-income countries, an important clinical concern is the impact of labor duration on the risk of PPH. This study examined the relationship between increasing active first stage labor duration and PPH and explored the role of second stage labor duration and cesarean delivery (CD) in this association. Including 77,690 nulliparous women with spontaneous labor onset, first stage labor duration was defined as the time from 5 cm to 10 cm, second stage duration from 10 cm dilation to birth and PPH as estimated blood loss > 1000 ml. Using modified Poisson regression for risk ratios (RR) and confidence intervals (CI), we found a 1.5-fold (RR, 1.53; 95% CI, 1.41‒1.66) increased PPH risk when first stage of labor exceeded 12.1 h compared to the reference (< 7.7 h). Mediation analysis showed that 18.5% (95% CI, 9.7‒29.6) of the increased PPH risk with a prolonged first stage (≥ 7.7 h) was due to a prolonged second stage (> 3 h) or CD. These results suggest that including first stage duration in intrapartum assessments could improve PPH risk identification in first-time mothers with a singleton fetus in vertex presentation at full term with spontaneous labor onset.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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