Prediction of uterine rupture in singleton pregnancies with one prior cesarean birth undergoing <scp>TOLAC</scp>: A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Being able to counsel patients with one prior cesarean birth on the risk of uterine rupture with a trial of labor after cesarean, (TOLAC) is an important aspect of prenatal care. Despite uterine rupture being a catastrophic event, there is currently no successful, validated prediction model to predict its occurrence. MATERIAL AND METHODS: This was a cross-sectional study using US national birth data between 2014 and 2021. The primary objective was to identify risk factors for uterine rupture during TOLAC and to generate a prediction model for uterine rupture among singleton gestations with one prior cesarean as their only prior birth. The secondary objective was to describe the maternal and neonatal morbidity associated with uterine rupture. The association of all candidate variables with uterine rupture was tested with uni- and multi-variable logistic regression analyses. We included term and preterm singleton pregnancies with one prior birth that was cesarean birth (CB) with cephalic presentation undergoing TOLAC. We excluded pregnancies with major structural anomalies and chromosomal abnormalities. The Receiver Operating Characteristics (ROC) Curve was generated. p value <0.001 was considered statistically significant. RESULTS: Of the 270 329 singleton pregnancies with one prior CB undergoing TOLAC during the study period, there were 957 cases of uterine rupture (3.54 cases per 1000). Factors associated with uterine rupture in multivariable models were an interpregnancy interval < 18 months vs the reference interval of 24-35 months (aOR 1.55; 95% CI, 1.19-2.02), induction of labor (aOR 2.31; 95% CI, 2.01-2.65), and augmentation of labor (aOR 1.94; 95% CI, 1.70-2.21). Factors associated with reduced rates of uterine rupture were maternal age < 20 years (aOR 0.33, 95% CI 0.15-0.74) and 20-24 years (aOR 0.79, 95% CI 0.64-0.97) vs the reference of 25-29 years and gestational age at delivery 32-36 weeks vs the reference of 37-41 weeks (aOR 0.55, 95% CI 0.38-0.79). Incorporating these factors into a predictive model for uterine rupture yielded an area under the receiver-operating curve of 0.66. Additionally, all analyzed maternal and neonatal morbidities were increased in the setting of uterine rupture compared to non-rupture. CONCLUSIONS: Uterine rupture prediction models utilizing TOLAC characteristics have modest performance.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».