Prevalence and clinical, social, and health care predictors of miscarriage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pregnancy loss is common and several factors (e.g. chromosomal anomalies, parental age) are known to increase the risk of occurrence. However, much existing research focuses on recurrent loss; comparatively little is known about the predictors of a first miscarriage. Our objective was to estimate the population-level prevalence of miscarriages and to assess the contributions of clinical, social, and health care use factors as predictors of the first detected occurrence of these losses. Methods In this population-based cohort study, we used linked administrative health data to estimate annual rates of miscarriage in the Manitoba population from 2003 to 2014, as a share of identified pregnancies. We compared the unadjusted associations between clinical, social, and health care use factors and first detected miscarriage compared with a live birth. We estimated multivariable generalized linear models to assess whether risk factors were associated with first detected miscarriage controlling for other predictors. Results We estimated an average annual miscarriage rate of 11.3%. In our final sample (n = 79,978 women), the fully-adjusted model indicated that use of infertility drugs was associated with a 4 percentage point higher risk of miscarriage (95% CI 0.02, 0.06) and a past suicide attempt with a 3 percentage point higher risk (95% CI -0.002, 0.07). Women with high morbidity were twice as likely to experience a miscarriage compared to women with low morbidity (RD = 0.12, 95% CI 0.09, 0.15). Women on income assistance had a 3 percentage point lower risk (95% CI -0.04, -0.02). Conclusions We estimate that 1 in 9 pregnant women in Manitoba experience and seek care for a miscarriage. After adjusting for clinical factors, past health care use and morbidity contribute important additional information about the risk of first detected miscarriage. Social factors may also be informative.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».