P-754 Obstetric and neonatal outcomes in obese patients undergoing in vitro fertilization: a population-based study of more than 300,000 women
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Study question What is the role of in-vitro fertilization (IVF) on obstetric and neonatal risks among obese women compared to natural conception? Summary answer IVF amplifies the risk of obstetric and neonatal complications, including gestational diabetes (GDM), caesarean delivery (CS), small-for-gestational-age (SGA) and congenital anomalies. What is known already Both obesity and IVF independently increase the risk of adverse pregnancy outcomes. However, data on their combined impact remain limited, particularly in large populations. Study design, size, duration A retrospective cohort study of 322,171 obese women who delivered in the United States between 2004 and 2014 using the HCUP-NIS database. Participants/materials, setting, methods The study included obese women with ICD-9 codes for IVF (561 cases) compared to those without IVF (321,610 controls). Multivariate logistic regression was used to adjust for potential confounders and evaluate the impact of IVF on obstetric and neonatal outcomes. Main results and the role of chance After adjustment, IVF was associated with increased risks of GDM (aOR 1.36, 95% CI 1.13–1.65), placenta previa (aOR 2.29, 95% CI 1.17–4.47), CS (aOR 1.71, 95% CI 1.40–2.09), preterm premature rupture of membranes (PPROM) (aOR 1.55, 95% CI 1.04–2.32), chorioamnionitis (aOR 1.80, 95% CI 1.19–2.73), maternal infection (aOR 1.64, 95% CI 1.10–2.45), and postpartum hemorrhage (PPH) (aOR 1.60, 95% CI 1.14–2.23). Neonatal risks included SGA (aOR 1.80, 95% CI 1.27–2.54) and congenital anomalies (aOR 2.11, 95% CI 1.12–3.99). Similar outcomes between the two groups included rates of hypertensive disorders of pregnancy, placental abruption, preterm delivery (PTD), operative vaginal delivery (OVD), wound complications, transfusion, hysterectomy, thromboembolic events, maternal death, and intrauterine fetal demise (IUFD) (adjusted p-value > 0.05 for all). Limitations, reasons for caution As a retrospective analysis, causality cannot be inferred. Unmeasured confounders may impact results despite robust statistical adjustments. Wider implications of the findings These findings highlight the need for tailored care and close monitoring of obese women undergoing IVF to mitigate these increased obstetric and neonatal risks. Trial registration number No
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».