Pregnancy Outcomes in Women with Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Pregnant women with chronic kidney disease (CKD) are at risk of adverse maternal and fetal outcomes. We conducted a systematic review of observational studies that described this risk. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: We searched several databases from their date of inception through June 2010 for eligible articles published in any language. We included any study that reported maternal or fetal outcomes in at least five pregnant women in each group with or without CKD. We excluded pregnant women with a history of transplantation or maintenance dialysis. RESULTS: We identified 13 studies. Adverse maternal events including gestational hypertension, pre-eclampsia, eclampsia, and maternal mortality were reported in 12 studies. There were 312 adverse maternal events among 2682 pregnancies in women with CKD (weighted average of 11.5%) compared with 500 events in 26,149 pregnancies in normal healthy women (weighted average of 2%). One or more adverse fetal outcomes such as premature births, intrauterine growth restriction, small for gestational age, neonatal mortality, stillbirths, and low birth weight were reported in nine of the included studies. Overall, the risk of developing an adverse fetal outcome was at least two times higher among women with CKD compared with those without. CONCLUSIONS: This review summarizes current available evidence to guide physicians in their decision-making, advice, and care for pregnant women with CKD. Additional studies are needed to better characterize the risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».