Patterns of Aspirin Non-Use by Preeclampsia Risk Factors in High-Risk Pregnancies: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Low-dose aspirin (acetylsalicylic acid [ASA]) prevents preterm preeclampsia, yet identifying who should initiate therapy remains challenging. We evaluated patterns of ASA non-use among high-risk pregnant patients with one or more preeclampsia risk factor(s) based on Canadian guidelines in a tertiary obstetrical centre in Ontario, Canada. METHODS: This was a retrospective cohort study of pregnant patients at high risk of placenta-mediated disorders who gave birth at a single tertiary centre from March 1, 2017, to December 31, 2019. We evaluated ASA non-use for individual preeclampsia risk factors and for cumulative risk factors using descriptive analyses and logistic regression. RESULTS: A total of 641 patients were included, 423 (66.0%) of whom did not use ASA. ASA non-use was prevalent among those with prior preeclampsia (33.6%), diabetes (47.1%), and chronic hypertension (45.0%). Risk factors with the highest non-use were nulliparity (76.0%), obesity (59.9%), and age >40 (58.6%). Cumulative risk factors had decreasing odds of non-use compared to no risk factors, although this reduction plateaued with ≥2 risk factors (odds ratio 0.14; 95% CI 0.07-0.27). Among all patients with an ASA indication based on current Canadian guidelines, 55.3% were not using ASA during their pregnancy. CONCLUSIONS: ASA non-use rates remain high among patients with significant risk factors for preeclampsia, including prior preeclampsia, diabetes, hypertension, obesity, and nulliparity. The presence of multiple risk factors is associated with minimal improvement in ASA use rates. Strategies are urgently needed to improve ASA use for preeclampsia prevention among high-risk pregnant patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».