Pregnancy Outcomes in Systemic Lupus Erythematosus with and without Previous Nephritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare rates and predictors of pregnancy complications in mothers with systemic lupus erythematosus (SLE) with and without previous nephritis (PN). METHODS: Retrospective analysis of 107 pregnancies in 83 women with SLE diagnosed prepregnancy. RESULTS: Mothers with PN had higher rates of preterm delivery (< 37/40, 30% vs 11%, p = 0.029) than those without PN. Women with PN had earlier onset of preeclampsia [median 34.5 weeks (IQR 32-37) vs 37.5 weeks (IQR 35-38, p = 0.047)] that was more frequently complicated by preterm delivery (p = 0.02). Risk factors for preeclampsia in women with PN include 10-13 weeks' gestation diastolic blood pressure > 80 mmHg and proteinuria, and prepregnancy estimated glomerular filtration rate (eGFR) < 90 ml/min/1.73 m(2). In women with PN, midtrimester uterine-artery-Doppler notching had low negative predictive value (47%). After 39 months followup, eGFR was stable in women with or without PN. CONCLUSION: In SLE, preterm deliveries are more frequent and preeclampsia occurs earlier in women with PN, but longterm eGFR is preserved.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».