S'abonner

Can a prediction model for vaginal birth after cesarean also predict the probability of morbidity related to a trial of labor? - 12/08/11

Doi : 10.1016/j.ajog.2008.06.039 
William A. Grobman, MD, MBA a, Yinglei Lai, PhD s, Mark B. Landon, MD b, Catherine Y. Spong, MD t, Kenneth J. Leveno, MD c, Dwight J. Rouse, MD d, Michael W. Varner, MD e, Atef H. Moawad, MD f, Steve N. Caritis, MD g, Margaret Harper, MD h, Ronald J. Wapner, MD i, Yoram Sorokin, MD j, Menachem Miodovnik, MD k, Marshall Carpenter, MD l, Mary J. O'Sullivan, MD m, Baha M. Sibai, MD n, Oded Langer, MD o, John M. Thorp, MD p, Susan M. Ramin, MD q, Brian M. Mercer, MD r

Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development Maternal-Fetal Medicine Units Network

a Department of Obstetrics and Gynecology at Northwestern University, Chicago, IL 
b Department of Obstetrics and Gynecology at the Ohio State University, Columbus, OH 
c Department of Obstetrics and Gynecology at University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, TX 
d Department of Obstetrics and Gynecology at University of Alabama at Birmingham, Birmingham, AL 
e Department of Obstetrics and Gynecology at University of Utah, Salt Lake City, UT 
f Department of Obstetrics and Gynecology at University of Chicago, Chicago, IL 
g Department of Obstetrics and Gynecology at University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 
h Department of Obstetrics and Gynecology at Wake Forest University, Winston-Salem, NC 
i Department of Obstetrics and Gynecology at Thomas Jefferson University, Philadelphia, PA 
j Department of Obstetrics and Gynecology at Wayne State University, Detroit, MI 
k Department of Obstetrics and Gynecology at University of Cincinnati, Cincinnati, OH, and Columbia University, New York, NY 
l Department of Obstetrics and Gynecology at Brown University, Providence, RI 
m Department of Obstetrics and Gynecology at University of Miami, Miami, FL 
n Department of Obstetrics and Gynecology at University of Tennessee, Memphis, TN 
o Department of Obstetrics and Gynecology at University of Texas at San Antonio, San Antonio, TX 
p Department of Obstetrics and Gynecology at University of North Carolina, Chapel Hill, NC 
q Department of Obstetrics and Gynecology at University of Texas at Houston, Houston, TX 
r Department of Obstetrics and Gynecology at Case Western Reserve University, Cleveland, OH 
s Department of Obstetrics and Gynecology at the George Washington University Biostatistics Center, Washington, DC 
t Department of Obstetrics and Gynecology at Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development, Bethesda, MD 

Résumé

Objective

The objective of the study was to determine whether a model for predicting vaginal birth after cesarean (VBAC) can also predict the probabilty of morbidity associated with a trial of labor (TOL).

Study Design

Using a previously published prediction model, we categorized women with 1 prior cesarean by chance of VBAC. Prevalence of maternal and neonatal morbidity was stratfied by probability of VBAC success and delivery approach.

Results

Morbidity became less frequent as the predicted chance of VBAC increased among women who underwent TOL (P < .001) but not elective repeat cesarean section (ERCS) (P > .05). When the predicted chance of VBAC was less than 70%, women undergoing a TOL were more likely to have maternal morbidity (relative risk [RR], 2.2; 95% confidence interval [CI], 1.5-3.1) than those who underwent an ERCS; when the predicted chance of VBAC was at least 70%, total maternal morbidity was not different between the 2 groups (RR, 0.8; 95% CI, 0.5-1.2). The results were similar for neonatal morbidity.

Conclusion

A prediction model for VBAC provides information regarding the chance of TOL-related morbidity and suggests that maternal morbidity is not greater for those women who undergo TOL than those who undergo ERCS if the chance of VBAC is at least 70%.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Key words : morbidity, prediction, vaginal birth after cesarean


Plan


 Cite this article as: Grobman WA, Lai Y, Landon MB, et al. Can a prediction model for vaginal birth after cesarean also predict the probability of morbidity related to a trial of labor? Am J Obstet Gynecol 2009;200:56.e1-56.e6.
 This study was supported by Grants from the Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development (HD21410, HD21414, HD27860, HD27861, HD27869, HD27905, HD27915, HD27917, HD34116, HD34122, HD34136, HD34208, HD34210, HD40500, HD40485, HD40544, HD40545, HD40560, HD40512, and HD36801).
 Reprints not available from the authors.


© 2009  Mosby, Inc. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 200 - N° 1

P. 56.e1-56.e6 - janvier 2009 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Spatiotemporal electrohysterography patterns in normal and arrested labor
  • Tammy Y. Euliano, Dorothee Marossero, Minh Tam Nguyen, Neil R. Euliano, Jose Principe, Rodney K. Edwards
| Article suivant Article suivant
  • A history of preeclampsia identifies women who have underlying cardiovascular risk factors
  • Graeme N. Smith, Mark C. Walker, Aizhong Liu, Shi Wu Wen, Melissa Swansburg, Heather Ramshaw, Ruth Rennicks White, Michelle Roddy, Michelle Hladunewich, Pre-Eclampsia New Emerging Team (PE-NET)

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2026 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.