Patterns of Prior Induced Abortions and the Likelihood of Subsequent Natural Pregnancy Loss: Exploratory Application of Pregnancy Outcome Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research concerning the long-term health consequences of induced abortion is constrained by both the limitations in the availability of data necessary to construct complete reproductive histories, as well as the limitations in the analytical methods necessary to interpret them. OBJECTIVE: This study aims to determine the association of induced abortion and the likelihood of a subsequent natural loss by applying the pregnancy outcome sequence (POS), a research construct that defines the number and order of all pregnancy outcomes (births, induced abortions, natural losses) in each woman's reproductive history. METHODS: Using the Medicaid Analytic eXtract files from the Centers for Medicare and Medicaid Services Chronic Conditions Warehouse, we identified a study population of 508 unique POSs, representing 5455 women, each of whom had 1 to 16 pregnancy outcomes, for a total of 14,198 pregnancies. We applied an exploratory iterative sequential analytical approach, which included aggregate POS correlation analysis, logistic multiple regression, and simultaneous CIs (Agresti and Tukey-Kramer methods). We also established counting methods to populate the data tables for each analytical phase. RESULTS: Overall, we found evidence to conclude that both prior abortions and natural losses are significantly associated with the risk of subsequent natural losses. For abortion, there is evidence of a dose-response relationship from 0 to 3 abortions and the likelihood of subsequent natural loss. For natural loss, the risk of a subsequent natural loss is significant after 2 natural losses and between the first and second. There is no association of prior births, or any combination of birth/abortion or birth/natural loss, with the risk of subsequent natural loss. Limitations imposed by the skewed distribution of the number of total pregnancies per reproductive history, resulting in small cell sizes, and exclusion of important covariates, restrain assurance in the results. CONCLUSIONS: The POS demonstrates that the order and combinations of pregnancy outcomes may result in varying conclusions that were previously undetectable. Therefore, further methodological development is indicated.
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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 | 0,019 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».