📄 प्रसूति एवं स्त्री रोग

A STUDY OF FACTORS INFLUENCING FETAL MONITOR FAILURE

मंगोलिया के उर्गो मैटरनिटी अस्पताल में भ्रूण मॉनिटर के इस अध्ययन से यह पहचान होता है कि उपकरणों की विफलता बिजली की अस्थिरता और टूट-फूट जैसे तकनीकी मुद्दों के साथ-साथ अपर्याप्त स्टाफ प्रशिक्षण और अनुचित उपयोग जैसे मानवीय कारकों के संयोजन से उत्पन्न होती है, जिसके लिए विश्वसनीय संचालन सुनिश्चित करने हेतु नियमित रखरखाव, बिजली स्थिरीकरण और उन्नत कर्मियों शिक्षा को शामिल करने वाला एक व्यापक दृष्टिकोण आवश्यक है।

Tsanligrenchin, D., Enkhjargal, E.-U., Boldbaatar, O., Shagdar, I., Tumurtogoo, A., Tuya, A., Batbold, S.2026-07-15
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The role of pregnancy- related comorbidities in maternal health disparities among Asian American/Pacific Islanders

कैलिफोर्निया में लगभग 1.85 मिलियन जन्मों के इस अध्ययन से पता चलता है कि जबकि गर्भावस्था संबंधी सह-रुग्णता (comorbidities) एशियाई अमेरिकी और प्रशांत द्वीप समूह के समूहों के बीच गंभीर मातृ रुग्णता की असमानताओं में महत्वपूर्ण योगदान देती है, इन स्थितियों को ध्यान में रखने के बाद भी फिलिपिनो और प्रशांत द्वीप समूह की महिलाओं के लिए पर्याप्त असमानताएं बनी रहती हैं, जो सह-रुग्णता प्रबंधन से परे अनुकूलित हस्तक्षेपों की आवश्यकता को रेखांकित करती हैं।

Dissanayake, M. V., Mathur, M. B., Main, E. K., Carmichael, S. L.2026-07-14
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Cohort profile: the Cohort for Risk Prediction Model Evaluation (CORE) for external validation of models identifying high-risk pregnant women in the early second trimester, North India

कोहोर्ट फॉर रिस्क प्रेडिक्शन मॉडल इवैल्यूएशन (CORE), 964 गर्भवती महिलाओं का एक भावी, एकल-स्थल भारतीय कोहोर्ट है, जिसे सामंजस्यपूर्ण नैदानिक और अल्ट्रासाउंड डेटा का उपयोग करके उच्च जोखिम वाली गर्भधारण के लिए प्रारंभिक दूसरी तिमाही के जोखिम भविष्यवाणी मॉडलों को बाह्य रूप से मान्य करने के लिए स्थापित किया गया है, जिसका लक्ष्य भारत और समान परिवेशों में मातृ एवं नवजात परिणामों में सुधार करना है।

Jain, R. s., Sharma, N., Khurana, A., Wadhwa, N., Tripathi, R., Jain, A., Bhatnagar, S., Thiruvengadam, R., Desiraju, B. (…)2026-07-04
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Identification of implications of m6A regulators and autophagy-associated genes for prognosis in ovarian cancer

यह अध्ययन डिंबग्रंथि के कैंसर (ओवेरियन कैंसर) में m6A नियामकों और ऑटोफैगी-संबंधित जीनों पर आधारित एक रोगनिरोधी हस्ताक्षर की पहचान करता है, जो रोगी के परिणामों, इम्यूनोथेरेपी प्रतिक्रिया और दवा संवेदनशीलता का प्रभावी ढंग से पूर्वानुमान लगाने के लिए एक जोखिम स्कोर और नोमोग्राम का निर्माण करता है और PLK2 एवं LEPR जैसे प्रमुख जीनों को मान्य करता है।

Chen, Y., Yu, X., Chu, W., Shang, S., He, N., guo, l.2026-06-29
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COVID-19 containment policies and hyperglycemia in pregnancy: correlation with the Stringency Index in a nationwide Belgian cohort

एक राष्ट्रव्यापी बेल्जियम कोहोर्ट में, गर्भावस्था के दौरान हाइपरग्लाइसीमिया (hyperglycemia) का प्रसार 2019 की तुलना में 2020 के उत्तरार्ध के दौरान काफी बढ़ गया, जो महामारी के स्ट्रिंगेंसी इंडेक्स (Stringency Index) के साथ एक मजबूत सकारात्मक सहसंबंध प्रदर्शित करता है, जबकि नवजात वजन पर्सेंटाइल अपरिवर्तित रहे।

Costa, E., Vercoutere, A., Alexander, S., Boulvain, M., Derisbourg, S., Lamy, C., Delbaere, A., Racape, J.2026-06-22
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Modeling cycle phases using hormone trajectories in women with and without polyendocrine metabolic ovarian syndrome

यह अध्ययन पॉलीएंडोक्राइन मेटाबॉलिक ओवेरियन सिंड्रोम (PMOS) वाली महिलाओं में स्पष्ट हार्मोनल अंतर को प्रकट करने के लिए एक ऑटोरेग्रेसिव हिडन मार्कोव मॉडल विकसित करने हेतु स्व-ट्रैक किए गए मूत्र हार्मोन डेटा का उपयोग करता है, जो मासिक धर्म चक्र के चरणों को सटीक रूप से मैप करता है और गैर-आक्रामक PMOS स्क्रीनिंग तथा बेहतर नैदानिक परीक्षण प्रोटोकॉल के लिए मॉडल की क्षमता को प्रदर्शित करता है।

Stujenske, T. M., Bouchard, T. P., Troy, A., Kelemen, S., Folino, B., Wills, T., Sugden, L. A.2026-06-04
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Machine Learning Estimation of Gestational Age at Delivery Using Linked Mother-Infant Electronic Health Records Across Two Health Systems

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि लिंक्ड मातृ-शिशु इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड पर प्रशिक्षित सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग मॉडल विभिन्न स्वास्थ्य प्रणालियों में प्रसव के समय गर्भकालीन आयु का सटीक और सामान्य रूप से अनुमान लगा सकते हैं, जो बड़े पैमाने पर मातृ और नवजात स्वास्थ्य अनुसंधान को समर्थन देने के लिए एक सुदृढ़ ढांचा प्रदान करता है।

Bejan, C. A., Yang, X., Pham, A., Qassem, L., Abraham, A. A., Choi, L., Rosenbloom, S. T., Gamire, L. X., Phillips, E. J (…)2026-05-25
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What outcome information do women need to support an informed choice between planning a vaginal or caesarean birth? - a consensus study.

व्यवस्थित समीक्षाओं, एक डेलफी सर्वेक्षण और हितधारकों की बैठकों को शामिल करने वाली एक तीन-चरणीय सर्वसम्मति प्रक्रिया के माध्यम से, इस अध्ययन ने नियोजित योनि और सिजेरियन जन्मों के बीच सूचित विकल्पों का समर्थन करने वाले एक निर्णय सहायता (डिसीजन एड) में शामिल किए जाने वाले 62 प्राथमिकता वाले मातृ एवं बाल परिणामों की पहचान की।

Ekong, A., Nicoll, A., Locock, L., Fairley, T., Devane, D., McDonagh Hull, P., Braithwaite, L., Ade, M., Hidvegi, I., Sa (…)2026-05-17
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WITHDRAWN: Longitudinal antenatal care quality and postpartum health: findings from a prospective cohort study in Ethiopia, India, Kenya and South Africa

इथियोपिया, भारत, केन्या और दक्षिण अफ्रीका में अनुदैर्ध्य प्रसवपूर्व देखभाल की गुणवत्ता और प्रसवोत्तर स्वास्थ्य से संबंधित इस पांडुलिपि को लेखकों द्वारा अपने कार्य को अंतिम रूप देने के लिए वापस ले लिया गया है और इसे उद्धृत नहीं किया जाना चाहिए।

Arsenault, C., Chaudhry, M., Mebratie, A. D., Nzinga, J., Jarhyan, P., Mohan, S., Haile Mariam, D., Mugenya, I., Amboko (…)2026-05-14
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Cohort Profile: Investigation into Biomarkers to Predict Preterm Birth (INSIGHT) -- a Prospective Pregnancy Cohort Focused on Preterm Birth in the United Kingdom

INSIGHT अध्ययन एक बड़ा, भावी (प्रोस्पेक्टिव) यूके कोहॉर्ट है जिसने स्वतःस्फूर्त समयपूर्व जन्म (स्पोंटेनियस प्रीटर्म बर्थ) के लिए प्रारंभिक बायोमार्कर की पहचान करने हेतु जन्मजात प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया, योनि माइक्रोबायोम और होस्ट बायोलॉजी के मल्टी-ओमिक विश्लेषणों को एकीकृत करते हुए 2,272 गर्भवती महिलाओं का एक गहन फेनोटाइप्ड डेटासेट स्थापित किया है, जो अंततः यह प्रदर्शित करता है कि मातृ प्लाज्मा cfRNA और संयुक्त जैविक मार्कर नैदानिक प्रस्तुति से महीनों पहले जोखिम का पूर्वानुमान लगा सकते हैं।

Jackson, R., Valensin, C., Chin-Smith, E., Suff, N., Shennan, A. H., Hezelgrave, N. L., Tribe, R. M.2026-04-11