Gestational Hypertension and Preeclampsia in Living Kidney Donors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young women wishing to become living kidney donors frequently ask whether nephrectomy will affect their future pregnancies. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of living kidney donors involving 85 women (131 pregnancies after cohort entry) who were matched in a 1:6 ratio with 510 healthy nondonors from the general population (788 pregnancies after cohort entry). Kidney donations occurred between 1992 and 2009 in Ontario, Canada, with follow-up through linked health care databases until March 2013. Donors and nondonors were matched with respect to age, year of cohort entry, residency (urban or rural), income, number of pregnancies before cohort entry, and the time to the first pregnancy after cohort entry. The primary outcome was a hospital diagnosis of gestational hypertension or preeclampsia. Secondary outcomes were each component of the primary outcome examined separately and other maternal and fetal outcomes. RESULTS: Gestational hypertension or preeclampsia was more common among living kidney donors than among nondonors (occurring in 15 of 131 pregnancies [11%] vs. 38 of 788 pregnancies [5%]; odds ratio for donors, 2.4; 95% confidence interval, 1.2 to 5.0; P=0.01). Each component of the primary outcome was also more common among donors (odds ratio, 2.5 for gestational hypertension and 2.4 for preeclampsia). There were no significant differences between donors and nondonors with respect to rates of preterm birth (8% and 7%, respectively) or low birth weight (6% and 4%, respectively). There were no reports of maternal death, stillbirth, or neonatal death among the donors. Most women had uncomplicated pregnancies after donation. CONCLUSIONS: Gestational hypertension or preeclampsia was more likely to be diagnosed in kidney donors than in matched nondonors with similar indicators of baseline health. (Funded by the Canadian Institutes of Health Research and others.).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».