Introduction: Postpartum hemorrhage is the leading cause of maternal mortality and severe morbidity worldwide. The aim of this study was to define the prevalence of postpartum hemorrhage and the risk factors associated with it in Trentino. The results may support the implementation of a predictive model (check-list) already in use in APSS, to identify women with a higher risk of postpartum hemorrhage and to create a calculator that indicates the probability of postpartum hemorrhage with the intention of improving work and prevention strategies. Materials and Methods: The data come from the CedAP informative flow in Trentino, obtaining a total of 156 variables, both numerical and categorical. The association between each variable and the event (postpartum hemorrhage) was evaluated applying both machine learning methods and conventional statistical approaches. Results: In the period between 2017 and 2023, 53947 deliveries were recorded in the maternity facilities of Trentino with an average overall prevalence of postpartum hemorrhage of 3,5%. Machine learning models did not yield statistically significant results. Multivariate logistic regression analysis identified 23 predictors of postpartum hemorrhage. Discussion: Results of this study are consistent with the existing literature, supporting the robustness of the observed associations. Two preliminary findings emerged that may need further investigation. Maternal weight gain and BMI increase during pregnancy showed an association with postpartum hemorrhage suggesting that obesity-related physiological changes may influence bleeding risk. Conclusions: A hemorrhage risk scoring system using up to date risk factors reflecting the population characteristics could help professionals to better predict the event and improve the quality of clinical practice.
Introduzione: L’emorragia postpartum è la principale causa di mortalità e di grave morbidità materna a livello mondiale. L’obiettivo di questo studio è definire la prevalenza e i fattori di rischio per emorragia postpartum nella popolazione trentina. Grazie ai risultati ottenuti si potrà implementare un modello predittivo (check-list), già in uso presso il Dipartimento Transmurale Ostetrico-Ginecologico della Provincia Autonoma di Trento, che permetterà di identificare le pazienti a maggior rischio di presentare emorragia, con l’obiettivo di migliorare le strategie di prevenzione e ottimizzare la gestione clinica delle pazienti. Materiali e Metodi: le variabili cliniche sono stati ottenute da dati provenienti dal flusso informativo CedAP della regione Trentino, estrapolando un totale di 156 variabili numeriche e categoriche. L’associazione tra ciascuna variabile e l’evento emorragia del postpartum è stata valutata mediante modelli di machine learning e statistica classica. Risultati: Tra il 2017 e il 2023 sono stati presi in esame 53.947 parti assistiti nelle strutture ospedaliere dell’APSS, con una prevalenza media complessiva di emorragia postpartum di circa il 3,5%. L’analisi mediante modelli di machine learning non ha prodotto risultati statisticamente significativi. L’analisi di regressione generalizzata ha identificato 23 variabili associate ad un aumento statisticamente significativo di rischio di emorragia. Discussione: I risultati di questo studio sono coerenti con la letteratura esistente, supportando la solidità delle associazioni osservate. E’ inoltre emerso un risultato preliminare che merita ulteriori approfondimenti: l’aumento ponderale materno e l'aumento di Body Mass Index materno durante la gravidanza sono risultati essere fattori di rischio per emorragia postpartum in modo statisticamente rilevante, suggerendo che i cambiamenti fisiopatologici correlati all’aumento di peso possano influenzare il rischio di sanguinamento al parto. Conclusioni: Una check-list costituita dai fattori di rischio aggiornati e aderenti alle caratteristiche della popolazione di interesse può aiutare i professionisti sanitari a migliorare la prevenzione dell’emorragia postpartum e la qualità della pratica clinica.
Analisi retrospettiva dei fattori di rischio per emorragia postpartum in Trentino: implicazioni per la prevenzione e la gestione ostetrica.
GIACOMAZZI, CHIARA
2023/2024
Abstract
Introduction: Postpartum hemorrhage is the leading cause of maternal mortality and severe morbidity worldwide. The aim of this study was to define the prevalence of postpartum hemorrhage and the risk factors associated with it in Trentino. The results may support the implementation of a predictive model (check-list) already in use in APSS, to identify women with a higher risk of postpartum hemorrhage and to create a calculator that indicates the probability of postpartum hemorrhage with the intention of improving work and prevention strategies. Materials and Methods: The data come from the CedAP informative flow in Trentino, obtaining a total of 156 variables, both numerical and categorical. The association between each variable and the event (postpartum hemorrhage) was evaluated applying both machine learning methods and conventional statistical approaches. Results: In the period between 2017 and 2023, 53947 deliveries were recorded in the maternity facilities of Trentino with an average overall prevalence of postpartum hemorrhage of 3,5%. Machine learning models did not yield statistically significant results. Multivariate logistic regression analysis identified 23 predictors of postpartum hemorrhage. Discussion: Results of this study are consistent with the existing literature, supporting the robustness of the observed associations. Two preliminary findings emerged that may need further investigation. Maternal weight gain and BMI increase during pregnancy showed an association with postpartum hemorrhage suggesting that obesity-related physiological changes may influence bleeding risk. Conclusions: A hemorrhage risk scoring system using up to date risk factors reflecting the population characteristics could help professionals to better predict the event and improve the quality of clinical practice.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/103560