Maternal and Fetal Outcomes in Pregnant Women with Lung Cancer: A Population-Based Study on 9 million pregnancies and 40 cases of lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer during pregnancy is exceptionally rare, with only 93 reported cases from 1953 to 2024. Our study identified 40 cases of lung cancer during pregnancy from a 9 million patient database, contributing to a total to 133 documented instances in the literature, and the only powered case series. Using the HCUP-NIS database (2004-2014), we conducted a retrospective analysis comparing maternal and fetal outcomes in women with and without lung cancer. Results showed that pregnant women with lung cancer were older and had higher rates of smoking, chronic hypertension, and pregestational diabetes (P<0.01, all). Significant risks included placenta previa (OR: 5.67, 95% CI:1.36-23.65, p=0.017), abruptio placenta (OR: 4.99, 95% CI: 1.49-16.74, p=0.009), operative vaginal delivery (OR: 4.88, 95% CI: 2.14-11.11, p<0.001), and transfusion (OR: 8.92, 95% CI: 3.28-24.28, p<0.001). They also have markedly higher odds of venous thromboembolism (OR:21.83, 95% CI: 2.92-163.47, p<0.001), disseminated intravascular coagulation (OR: 8.45, 95% CI: 1.14-62.42, p=0.04), and maternal death (OR: 195.02, 95% CI: 40.61-936.55, p<0.001), highlighting the necessity for specialized care and further research into this rare and complex condition.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».