Traditional Versus Contemporary Models for Identifying Causes of Maternal Death: A Population‐Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine differences in cause-of-maternal-death assignment based on underlying versus multiple causes of death. DESIGN: Cross-sectional, population-based study. SETTING: United States, 1999-2002 and 2018-2022. POPULATION: 1633 maternal deaths in 1999-2002 and 1929 maternal deaths in 2018-2022. METHODS: Causes of death were identified based on the underlying cause of death and also based on multiple causes of death. The frequency of six selected obstetrical causes of death was quantified and ranked. RESULTS: Pre-eclampsia (0.87 per 100 000 live births, 95% confidence interval [CI] 0.74-1.02) was the most common cause of maternal death in 2018-2022, when cause-of-death assignment was based on the underlying cause of death. Amniotic fluid embolism and cardiomyopathy tied for second rank, haemorrhage placed fourth and puerperal sepsis and uterine rupture tied for the fifth rank. Rankings based on multiple causes of death showed a different pattern: haemorrhage (1.13 per 100 000 live births, 95% CI 0.98-1.29) was the most common cause, followed by pre-eclampsia, cardiomyopathy, amniotic fluid embolism, puerperal sepsis and uterine rupture. There was no significant correlation between the cause-of-maternal death rankings based on the underlying and multiple causes of death (correlation coefficient 0.62, 95% CI-0.39, 0.95; p value 0.19) in 2018-2022. Cause-of-death rankings were significantly correlated under the two methods of cause-of-death assignment in 1999-2002 (correlation coefficient 0.83, 95% CI 0.05, 0.98; p value 0.04). CONCLUSION: Basing cause-of-death assignment and ranking of the causes of maternal death using a multiple causes-of-death approach may better inform clinical and public health priorities for reducing maternal mortality.
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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 | 0,052 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».