Perinatal Substance Use and Factors Associated With Maternal and Neonatal Morbidity and Mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnant people who use substances face barriers accessing care. There are limited data on maternal and neonatal health in this population. Our objective was to determine the association of clinical and demographic factors with maternal and neonatal morbidity and mortality among people with perinatal substance use disorder (PSUD). METHODS: This population-based retrospective cohort study using provincial health administrative data within a publicly funded universal health care setting (British Columbia [BC], Canada) included all dyads with PSUD indicated within the past year of first-prenatal care contact to delivery (2010-2021). Exposures included sociodemographic, pregnancy, and clinical factors. Primary outcomes included maternal and neonatal morbidity. We employed regression models to estimate adjusted odds ratios (aORs) and predicted probabilities. RESULTS: Among 22 856 people with PSUD with 27 637 deliveries, maternal morbidity rate was 1.5 times higher than all BC deliveries and neonatal morbidity and mortality rates were over 2 times higher. Relative to other BC regions, residing in Vancouver Coastal increased maternal morbidity odds (aOR, 1.35; 95% CI, 1.15-1.59). Residing in Interior or Vancouver Island increased neonatal morbidity odds (aOR, 1.16; 95% CI, 1.06-1.26; aOR, 1.10; 95% CI, 1.01-1.21, respectively). Delivery during more recent years increased maternal mortality odds by 11% (aOR, 1.11; 95% CI, 1.00-1.24). CONCLUSION: People with PSUD had 2 times higher rates of maternal and neonatal morbidity and mortality than provincial rates. Odds of maternal mortality increased 11% annually. Region of residence, SUD type, demographic, and clinical factors were independently associated with maternal and neonatal morbidity. Enhanced care and health surveillance are needed to address disparities in this population.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».