Association between Elevated Pre-pregnancy BMI and Outcomes of Labour Induction: A Population-Based Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the impacts of elevated pre-pregnancy body mass index (BMI) on the outcomes of labour induction, especially for those in higher BMI categories. Methods Population-based retrospective cohort study using data from the Perinatal Program Newfoundland and Labrador (PPNL) database from 2002-2023. Mode of delivery was the primary outcome of interest. Composite secondary maternal and neonatal outcomes, and a severity-weighted composite outcome, were calculated. Outcomes were analyzed using logistic and Poisson regressions, adjusting for patient age, gestational age, parity and smoking status. Adjusted risks or rates with associated 95% confidence intervals (CI) were reported for each outcome. Outcome data were used to produce a clinical risk calculator. Results Analyses included 16 808 records. The risks of unplanned and emergent cesarean delivery (CD) increased with BMI in a dose-dependent fashion. For example, the adjusted risks of unplanned and emergent CD at a BMI of 20.0kg/m 2 were 22.5% (95% CI 20.8–24.3) and 17.0% (95% CI 15.5–18.6), respectively. In comparison, these risks increased to 59.8% (95% CI 44.8–73.3) and 49.5% (95% CI 34.7–64.3), respectively, at a BMI of 65.0kg/m 2 . The opposite trend was observed for spontaneous vaginal delivery. The severity-weighted composite outcome was lowest at a BMI of 19.0kg/m 2 (17.5, 95% CI 17.0–17.9) and increased to a maximum at a BMI of 48.0kg/m 2 (33.9, 95% CI 33.3–34.5). Conclusion Elevated BMI increases risks of unplanned and emergent CD in those who undergo IOL. Our risk calculator can provide additional information for patient assessment and counselling.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».