The Impact of Maternal Body Mass Index on Fetoscopic Laser Surgery for Twin-Twin Transfusion Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Both a low and an increased body mass index (BMI) are risk factors for surgical complications. It is less clear whether they also affect the outcomes of fetoscopic procedures. In this manuscript, we aimed to assess the effect of maternal BMI on operative and pregnancy outcomes following fetoscopic laser ablation of placental anastomoses for twin-twin transfusion syndrome (TTTS). METHODS: We retrospectively reviewed all patients with twin pregnancies complicated by TTTS treated with fetoscopic laser surgery at the Ontario Fetal Centre, Toronto, over a 24-year period. Demographic and procedural data as well as pregnancy and delivery outcomes were prospectively collected as part of our quality control program. Patients were divided into 6 groups for BMI at the time of surgery: BMI <20, 20-24.9, 25-29.9, 30-34.9, 35-39.9, and ≥40 kg/m2. Collected variables included demographics, operative characteristics, operative complications, obstetric complications, twin anemia-polycythemia sequence, TTTS recurrence, intrauterine (fetal) death, gestational age at delivery, and survival. Outcomes of all groups were compared to the "normal weight" reference cohort (BMI: 20-24.9 kg/m2). RESULTS: Of 1,012 patients in our database, 859 were twin pregnancies treated with laser for TTTS. Pregnancy outcomes were available for 515. Of all patients, 47% were categorized as normal weight, 3% were underweight, 25% were obese, and 5% had a BMI of >40 kg/m2. Patients with a higher BMI had higher parity (p = 0.0001), longer cervical length (p = 0.008), and a significantly higher TTTS stage (p = 0.0003) at the time of surgery. There were no significant differences between groups in terms of surgical or anesthetic characteristics or perinatal complications. CONCLUSION: BMI does not significantly affect operative or perinatal outcomes in patients undergoing fetoscopic laser ablation for severe TTTS, despite being at a higher stage at diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».