Εμφανίζονται 1 - 20 Αποτελέσματα από 33 για την αναζήτηση '"послеродовые кровотечения"', χρόνος αναζήτησης: 0,63δλ Περιορισμός αποτελεσμάτων
  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
    Academic Journal

    Πηγή: Obstetrics, Gynecology and Reproduction; Vol 18, No 3 (2024); 365-381 ; Акушерство, Гинекология и Репродукция; Vol 18, No 3 (2024); 365-381 ; 2500-3194 ; 2313-7347

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

    Relation: https://www.gynecology.su/jour/article/view/2102/1224; Хашукоева А.З., Смирнова Л.Ю., Протопопова Л.О., Хашукоева З.З. Акушерские кровотечения. Лечащий врач, 2004. Режим доступа: https://www.lvrach.ru/2004/10/4531880. [Дата обращения: 26.01.2024].; Sebghati M., Chandraharan E. An update on the risk factors for and management of obstetric haemorrhage. Womens Health. 2017;13(2):34– 40. https://doi.org/10.1177/1745505717716860.; Pettersen S., Falk R.S., Vamgen S., Nyflot L.T. Exploring trends of severe postpartum haemorrhage: a hospital-based study. BMC Pregnancy Childbirth. 2023;23(1):363. https://doi.org/10.1186/s12884-023-05702-6.; Thams A.B., Larsen M.H., Rasmssen S.C. et al. Incidence of postpartum hemorrhage and risk factors for recurrence in the subsequent pregnancy. Arch Gynecol Obstet. 2023;307(4):1217–24. https://doi.org/10.1007/s00404-022-06591-4.; Филиппов О.С., Гусева Е.В. Материнская смертность в Российской Федерации в 2019 г. Проблемы репродукции. 2020;26(6–2):8–26. https://doi.org/10.17116/repro2020260628.; Материнская смертность в Российской Федерации в 2018 году (методическое письмо от 18.09.2019 №15-4/л/2-8714). М.: Министерство здравоохранения Российской Федерации, 2019. 100 с. Режим доступа: https://oblzdrav.volgograd.ru/upload/iblock/79c/Metodicheskoe_pismo_po_MS_2018.pdf. [Дата обращения: 26.01.2024].; Зиганшин А.М., Кулавский В.А., Нагимова Э.М. и др. Материнская смертность от послеродовых кровотечений. Медицинский вестник Башкортостана. 2019;(6):53–7.; Say L., Chou D., Gemmill A. et al. Global causes of maternal death: a WHO systematic analysis. Lancet Glob Health. 2014;2(6):e323–33. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(14)70227-X.; Trends in maternal mortality: 2000 to 2017. Estimates by WHO, UNICEF, UNFPA, World Bank Group and the United Nations Population Division. Geneva: World Health Organization, 2019. 119 р. Режим доступа: https://www.unfpa.org/sites/default/files/pub-pdf/Maternal_mortality_report.pdf. [Дата обращения: 26.01.2024].; Барановская Е.И. Материнская смертность в современном мире. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2022;16(3):296–305. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2022.279.; Committee on Practice Bulletins-Obstetrics. Practice Bulletin No. 183: Postpartum Hemorrhage. Obstet Gynecol. 2017;130(4):e168–e186. https://doi.org/10.1097/AOG.0000000000002351.; Сурина М.Н., Марочко Т.Ю. Акушерские кровотечения как основная причина критических состояний и материнской смертности. Фундаментальная и клиническая медицина. 2016;1(3):81–7.; Клинические рекомендации – Послеродовое кровотечение – 2021- 2022-2023 (16.01.2023). М.: Министерство здравоохранения Российской Федерации, 2023. 56 с. Режим доступа: http://disuria.ru/_ld/12/1271_kr21O67O72MZ.pdf. [Дата обращения: 26.01.2024].; Мочалова М.Н., Сидоркина А.Г., Мудров В.А. Современные методы прогнозирования и диагностики послеродового кровотечения. Сибирское медицинское обозрение. 2022;(4):13–21. https://doi.org/10.20333/25000136-2022-4-13-21.; Glonnegger H., Glenzer M.M., Lancaster L. et al. Prepartum anemia and risk of postpartum hemorrhage: a meta-analysis and brief review. Clin Appl Thromb Hemost. 2023;29:10760296231214536. https://doi.org/10.1177/10760296231214536.; Maghami N.G., Helfenstein F., Manegold-Brauer G. et al. Risk factors for postpartum haemorrhage in women with histologically verified placenta accreta spectrum disorders: a retrospective single-centre cross-sectional study. BMC Pregnancy Childbirth. 2023;23(1):786. https://doi.org/10.1186/s12884-023-06103-5.; Heller D.S., Cramer, S.F., Turner, B.M. Abnormal uterine involution may lead to atony and postpartum hemorrhage: a hypothesis, with review of the evidence. Pediatr Dev Pathol. 2023;26(5):429–36. https://doi.org/10.1177/10935266231194698.; Wormer K.C., Jamil R.T., Bryant S.B. Acute postpartum hemorrhage. In: StatPearls [Internet]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing, 2024.; James A.H., Pacheco L.D., Konkle B.A. Management of pregnant women who have bleeding disorders. Hematology. Hematology Am Soc Hematol Educ Program. 2023;2023(1):229–36. https://doi.org/10.1182/hematology.2023000475.; Камилова М.Я., Аминзода Н.З. Особенности диагностики и лечения акушерских кровотечений, сопровождающихся коагулопатией. Вестник Авиценны. 2020;22(1):120–6. https://doi.org/10.25005/2074-0581-2020-22-1-120-126.; Westcott J.M., Hughes F., Liu W. et al. 638: Prediction of maternal hemorrhage: using machine learning to identify patients at risk. Am J Obstet Gynecol. 2020;222(1):S407. https://doi.org/10.1016/j.ajog.2019.11.653.; Hcini N., Mchirgui A., Pomar L. et al. Early prediction of blood loss and postpartum hemorrhage after vaginal delivery by ultrasound measurement of intrauterine content. Ultrasound Med Biol. 2020;46(11):3145–53. https://doi.org/10.1016/j.ultrasmedbio.2020.07.017.; Rubio-Álvarez A., Molina-Alarcón M., Arias-Arias Á., Hernández-Martínez A. Development and validation of a predictive model for excessive postpartum blood loss: a retrospective, cohort study. Int J Nurs Stud. 2018;79:114–21. https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2017.11.009.; Liu C.-N., Yu F.-B., Xu Y.-Z. et al. Prevalence and risk factors of severe postpartum hemorrhage: a retrospective cohort study. BMC Pregnancy Childbirth. 2021;21(1):332. https://doi.org/10.1186/s12884-021-03818-1.; Ambounda N.L., Woromogo S.H., Yagata-Moussa F.-E. et al. Primary postpartum haemorrhage at the Libreville University Hospital Centre: epidemiological profile of women. PLoS One. 2021;16(9):e0257544. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0257544.; Helman S., Drukker L., Fruchtman H. et al. Revisit of risk factors for major obstetric hemorrhage: insights from a large medical center. Arch Gynecol Obstet. 2015;292(4):819–28. https://doi.org/10.1007/s00404-015-3725-y.; Almutairi W.M. Incidences of atonic postpartum hemorrhage and related risk factors at a Tertiary Hospital in Saudi Arabia. Nurs Rep. 2020;10(2):164–71. https://doi.org/10.3390/nursrep10020020.; Ившин А.А., Болдина Ю.С., Гусев А.В. Роль искусственного интеллекта в прогнозировании преждевременных родов. Проблемы репродукции. 2021;27(5):121–9. https://doi.org/10.17116/repro202127051121.; Mintz Y., Brodie R. Introduction to artificial intelligence in medicine. Minim Invasive Ther Allied Technol. 2019;28(2):73–81. https://doi.org/10.1080/13645706.2019.1575882.; Amisha M.P., Pathania M., Rathaur V.K. Overview of artificial intelligence in medicine. J Family Med Prim Care. 2019;8(7):2328–31. https://doi.org/10.4103/jfmpc.jfmpc_440_19.; Beam A.L., Kohane I.S. Big Data and Machine Learning in Health Care. JAMA. 2018;319(13):1317–8. https://doi.org/10.1001/jama.2017.18391.; Мишкин И.А., Концевая А.В., Гусев А.В., Драпкина О.М. Прогнозирование сердечно-сосудистых событий с помощью моделей пропорциональных рисков и моделей машинного обучения: систематический обзор. Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2023;(2):804–29. https://doi.org/10.24412/2312-2935-2023-2-804-829.; Дружилов М.А., Кузнецова Т.Ю., Дружилова О.Ю. и др. Результаты ретроспективного анализа частоты ишемического инсульта и назначения антикоагулянтной терапии пациентам с фибрилляцией предсердий в зависимости от индекса массы тела. Российский кардиологический журнал. 2023;28(5):46–54. https://doi.org/10.15829/1560-4071-2023-5359.; Shimizu H., Nakayama K.I. Artificial intelligence in oncology. Cancer Sci. 2020;111(5):1452–60. https://doi.org/10.1111/cas.14377.; Сапожников К.В., Сорокина И.В., Гусев А.В. и др. Профилактика фебрильной нейтропении у онкологических пациентов: данные реальной клинической практики. Современная онкология. 2023;25(1):115–22. https://doi.org/10.26442/18151434.2023.1.202138.; Contreras I., Vehi J. Artificial intelligence for diabetes management and decision support: literature review. J Med Internet Res. 2018;20(5):e10775. https://doi.org/10.2196/10775.; Ting D.S.W., Pasquale L.R., Peng L. et al. Artificial intelligence and deep learning in ophthalmology. Br J Ophthalmol. 2019;103(2):167–75. https://doi.org/10.1136/bjophthalmol-2018-313173.; Гусев А.В., Владзимирский А.В., Шарова Д.Е. и др. Развитие исследований и разработок в сфере технологий искусственного интеллекта для здравоохранения в Российской Федерации: итоги 2021 года. Digital Diagnostics. 2022;3(3):178–94. https://doi.org/10.17816/DD107367.; Handelman G.S., Kok H.K., Chandra R.V. et al. eDoctor: machine learning and the future of medicine. J Intern Med. 2018;284(6):603–19. https://doi.org/10.1111/joim.12822.; Rajula H.S.R., Verlato G., Manchia M. et al. Comparison of conventional statistical methods with machine learning in medicine: diagnosis, drug development, and treatment. Medicina (Kaunas). 2020;56(9):455. https://doi.org/10.3390/medicina56090455.; Sidey-Gibbons J.A.M., Sidey-Gibbons C.J. Machine learning in medicine: a practical introduction. BMC Med Res Methodol. 2019;19(1):64. https://doi.org/10.1186/s12874-019-0681-4.; Lanera C., Berchialla P., Sharma A. et al. Screening PubMed abstracts: is class imbalance always a challenge to machine learning? Syst Rev. 2019;8(1):317. https://doi.org/10.1186/s13643-019-1245-8.; Lee K.-S., Ahn K.H. Application of artificial intelligence in early diagnosis of spontaneous preterm labor and birth. Diagnostics (Basel). 2020;10(9):733. https://doi.org/10.3390/diagnostics10090733.; Наркевич А.Н., Виноградов К.А., Гржибовский А.М. Интеллектуальные методы анализа данных в биомедицинских исследованиях: деревья классификации. Экология человека. 2021;(3):54–64. https://doi.org/10.33396/1728-0869-2021-3-54-64.; Попов М.С. Реализация случайного леса для решения задач прогнозирования с помощью языка программирования R. Modern Science. 2020;(8–2):305–9.; Han J., Micheline K. Classification and prediction. In: Data mining: concepts and techniques (2nd edition). Elsevier: San Francisco, CA, USA, 2006. 285–378.; Иванов Н.В. Нейронные сети в медицине. Сложные системы. 2018;(4):46–70.; Zhang Y., Wang X., Han N., Zhao R. Ensemble learning based postpartum hemorrhage diagnosis for 5G remote healthcare. IEEE Access. 2021;9:18538–48. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3051215.; Venkatesh K.K., Strauss R.A., Grotegut C.A. et al. Machine learning and statistical models to predict postpartum hemorrhage. Obstet Gynecol. 2020;135(4):935–44. https://doi.org/10.1097/AOG.0000000000003759.; Liu J., Wu T., Peng Y., Luo R. Grade prediction of bleeding volume in cesarean section of patients with pernicious placenta previa based on deep learning. Front Bioeng Biotechnol. 2020;8:343. https://doi.org/10.3389/fbioe.2020.00343.; Miyagi Y., Tada K., Yasuhi I. et al. New method for determining fibrinogen and FDP threshold criteria by artificial intelligence in cases of massive hemorrhage during delivery. J Obstet Gynaecol Res. 2020;46(2):256–65. https://doi.org/10.1111/jog.14166.; Westcott J.M., Hughes F., Liu W. et al. Prediction of maternal hemorrhage using machine learning: retrospective cohort study. J Med Internet Res. 2022;24(7):e34108. https://doi.org/10.2196/34108.; Akazawa M., Hashimoto K., Katsuhiko N., Kaname Y. Machine learning approach for the prediction of postpartum hemorrhage in vaginal birth. Sci Rep. 2021;11(1):22620. https://doi.org/10.1038/s41598-021-02198-y.; Ahmadzia H.K., Dzienny A.C., Bopf M. et al. Machine learning for prediction of maternal hemorrhage and transfusion: model development study. JMIR Bioinform Biotech. 2024;5:e52059. https://doi.org/10.22541/au.166479488.87844494/v1.; Liu J., Wang C., Yan R. et al. Machine learning-based prediction of postpartum hemorrhage after vaginal delivery: combining bleeding high risk factors and uterine contraction curve. Arch Gynecol Obstet. 2022;306(4):1015–25. https://doi.org/10.1007/s00404-021-06377-0.; Zheutlin A.B., Vieira L., Shewcraft R.A. et al. Improving postpartum hemorrhage risk prediction using longitudinal electronic medical records. J Am Med Inform Assoc. 2022;29(2):296–305. https://doi.org/10.1093/jamia/ocab161.; Escobar G.J., Soltesz L., Schuler A. et al. Prediction of obstetrical and fetal complications using automated electronic health record data. Am J Obstet Gynecol. 2021;224(2):137–147.e7. https://doi.org/10.1016/j.ajog.2020.10.030.; https://www.gynecology.su/jour/article/view/2102

  5. 5
  6. 6
  7. 7
  8. 8
  9. 9
  10. 10
  11. 11
  12. 12
  13. 13
  14. 14
  15. 15
  16. 16
  17. 17
  18. 18
  19. 19
  20. 20