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Enregistrement W4403097631 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.36478

Hypertensive Disorders and Cardiovascular Severe Maternal Morbidity in the US, 2015-2019

2024· article· en· W4403097631 sur OpenAlexafffund
Isabelle Malhamé, Kara Nerenberg, Kelsey McLaughlin, Sonia M. Grandi, Stella S. Daskalopoulou, Amy Metcalfe

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and fetal healthcare
Établissements canadiensPublic Health OntarioHospital for Sick ChildrenMcGill University Health CentreSinai Health SystemSickKids FoundationUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePreeclampsiaPregnancyIncidence (geometry)Gestational hypertensionHazard ratioPopulationPoisson regressionCohortObstetricsHELLP syndromeInternal medicinePediatricsConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The incidence of severe maternal morbidity (SMM)-and particularly cardiovascular SMM (cvSMM), the first cause of pregnancy-related mortality-has been rising in North America. Although hypertensive disorders of pregnancy (HDP) are common, their association with cvSMM specifically remains unclear. Objective: To assess the association between individual subtypes of HDP and cvSMM, in addition to overall SMM, in a large, nationally representative sample. Design, Setting, and Participants: A population-based cohort study using the United States National Inpatient Sample was conducted. Individuals with obstetric deliveries between 2015 and 2019 were included. Data analysis was performed from October 2023 to February 2024. Exposure: HDP subtypes included gestational hypertension, chronic hypertension, preeclampsia without severe features, severe preeclampsia, and HELLP (hemolysis, elevated liver enzymes, and low platelet) syndrome. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was a composite of cvSMM (including conditions such as pulmonary edema, stroke, and acute myocardial infarction) and the secondary outcome was a composite of overall SMM (including cvSMM and other conditions such as respiratory failure, severe postpartum hemorrhage, and sepsis). Adjusted risk ratios (aRRs) for the association between HDP subtypes and the outcomes were estimated using modified Poisson regression models adjusted for demographic and clinical characteristics. Results: Among 15 714 940 obstetric deliveries, 2 045 089 (13.02%) had HDP, 23 445 (0.15%) were affected by cvSMM, and 282 160 (1.80%) were affected by SMM. The mean (SD) age of the cohort was of 29 (6) years. The incidence of cvSMM was higher in participants with HDP than those without HDP (0.48% [9770 of 2 045 089] vs 0.10% [13 680 of 13 669 851]; P < .001). Participants with HELLP syndrome had the highest risk for cvSMM (aRR, 17.55 [95% CI, 14.67-21.01]), followed by severe preeclampsia (aRR, 9.11 [95% CI, 8.26-10.04]), and chronic hypertension (aRR, 3.57 [95% CI, 3.15-4.05]). Although HDP subtypes were also associated with overall SMM, the association with HELLP syndrome (aRR, 9.94 [95% CI, 9.44-10.45]), severe preeclampsia (aRR, 3.66 [95% CI, 3.55-3.78]), and chronic hypertension (aRR, 1.96 [95% CI, 1.88-2.03]) was attenuated compared with cvSMM. Conclusions and Relevance: In this cohort study, a graded relationship by severity characterized the association between HDP and cvSMM. Although all HDP subtypes were associated with an increased risk of overall SMM, the risk was more pronounced for cvSMM.

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)0,001
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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations22
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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