Notice bibliographique
Résumé
1Women with multiple sclerosis (MS) want to enjoy life to the full, including giving birth to and raising children. MS, in itself, has little impact on the course of pregnancy. It is well established that disease activity is considerably reduced during the last two trimesters of pregnancy. 1 Breast-feeding has a neutral effect on MS course. We have reported that pregnancy may hasten transition to secondary progression. 2 Family planning for a woman with MS must consider the following: a 3–5% risk of MS transmission to the child, treatment cessation, a post-partum relapse rate of around 30%, resumption of disease-modifying therapies (DMT), and the possibility of a lessened capacity to take care of the child. The only demonstrated effects of standard DMTs on pregnancy outcomes are a slightly decreased child birth weight and length, and an increased rate of spontaneous abortions with interferons. 3 Uncertainty remains over some possible long-term effects of treatments on the child. Women are generally unwilling to take any DMT during pregnancy, so that treatment is almost always deferred. DMT interruption carries the risk of disease reactivation, so that it is now advised to continue DMTs until a pregnancy test is positive. There is still, though, a high percentage of unplanned pregnancies. Natalizumab (NZB) is highly effective in reducing clinical and magnetic resonance imaging (MRI) manifestations of MS. Its use as a 4-weekly IV infusion is convenient, and is well tolerated in the short term. Alpha4-integrin, which is the target of NZB, plays an active role in fertilization, implantation, placental and cardiac development. When antagonized with NZB in pregnant animals, severe birth defects have been reported. Risks associated with NZB exposures during pregnancy and potential adverse effects on the developing fetus have therefore been expected.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».