Contribution de l’endométriose à la morbidité maternelle sévère : une étude de cohorte rétrospective
Bibliographic record
Abstract
Objectif : Un portrait limité de l’endométriose touchant la santé maternelle est actuellement connu. Ce mémoire vise à mettre en lumière une perspective exhaustive et empirique de la problématique de l’endométriose. Cette étude porte sur l’impact de l’endométriose sur la morbidité maternelle sévère chez les femmes enceintes au Québec afin de cibler des recommandations en santé publique. Méthodologie : Une étude de cohorte rétrospective basée sur une population constituée de 2 412 823 accouchements survenus en milieu hospitalier au Québec, Canada entre 1989 et 2019 a été effectuée. La variable d’exposition est l’endométriose confirmée par laparoscopie. L’issue d’intérêt est la morbidité maternelle sévère. L’association entre l’endométriose et le risque de morbidité maternelle sévère, ainsi que les risques associés individuellement aux conditions spécifiques constituant la morbidité maternelle sévère, ont été calculés à partir de modèles de régression log-binomiale. Les associations ont été présentées à partir de rapports de risque (RR) et des intervalles de confiance à 95% (IC95%). Résultats : Au total, 74 587 cas de morbidité maternelle sévère ont été rapportés durant la période de suivi. Les femmes atteintes d’endométriose avaient 1,24 (IC95% 1,20-1,28) fois le risque de morbidité maternelle sévère comparé aux femmes sans l’endométriose. L’endométriose était associée à l’hystérectomie (RR 1,62 ; IC95% 1,36-1,94), l’état septique (RR 1,53 ; IC95% 1,44-1,62) et l’embolie et le choc et de coagulation intravasculaire disséminée (RR 1,27 ; IC95% 1,10-1,47). Conclusion Les femmes enceintes atteintes d’endométriose sont plus à risque de morbidité maternelle sévère, comparativement aux femmes sans l’endométriose.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".