Temporal Changes in the Contribution of Chronic Disease to Maternal Mortality in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increases in maternal age, obesity and other factors have led to an increase in hypertension, diabetes, and other chronic diseases among pregnant women. However, the impact of chronic diseases on maternal mortality has not been adequately studied. OBJECTIVES: To quantify the contribution of maternal mortality associated with chronic disease to maternal mortality in the United States in 1999-2002 and 2018-2022. METHODS: The study was based on maternal deaths in the United States in 1999-2002 and 2018-2022, with data obtained from the mortality and live birth files of the National Center for Health Statistics. Maternal deaths and maternal deaths associated with chronic disease were identified based on the presence of pregnancy-related causes and chronic diseases among the multiple causes of death. Maternal mortality ratios (MMR) and ratios of MMRs and their 95% confidence intervals (CI) were estimated to assess period change. Temporal changes in MMRs were adjusted for maternal age using direct standardisation. RESULTS: Although overall MMRs were stable, direct obstetrical deaths decreased by 14% (95% CI 9, 23) from 1999-2002 to 2018-2022. Maternal deaths associated with chronic disease increased by 28% (95% CI 17, 40) from 5.41 in 1999-2002 to 6.92 per 100,000 live births in 2018-2022. The temporal increases in chronic disease-related maternal deaths were attenuated but not abolished following adjustment for maternal age (age-adjusted increase 16%, 95% CI 10, 23). MMRs associated with chronic disease increased in all age groups, especially among women aged < 20 and 30-39 years (57% and 17% increase, respectively). Non-Hispanic Black women had the highest MMRs associated with chronic disease (15.8 per 100,000 live births in 2018-2022), while age-adjusted MMRs increased among non-Hispanic White women (45% increase, 95% CI 33, 59). CONCLUSIONS: A substantial fraction of maternal deaths in the United States is associated with chronic disease, although patterns vary by race/ethnicity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».