Pregnancy: Data, Outcomes, and Treatment Paradigms in Rheumatology
Notice bibliographique
Résumé
“Doctor, I’m pregnant.” Coming from a patient with rheumatoid arthritis (RA), or another systemic inflammatory autoimmune disease, who is taking a handful of medications, these few words reliably quicken the pulse of all rheumatologists. Perhaps the only thing more worrisome is when the patient says “Doctor, I want to become pregnant.” In either instance, the apprehensive rheumatologist has to weigh the patient’s wishes against the uncertainties inherent in drug use or cessation, and the effects of either on both mother and fetus. The physician’s counsel may range from the pure “stop all your rheumatologic medications”; to the positive “wait and the pregnancy will improve your RA”; or the pragmatic “go see a high-risk obstetrician immediately.” Often our meager guidance is “let me know when things don’t go as planned” or “call me when you’re done.” The patient who wishes to become pregnant is in a difficult situation. It involves actual discussion between doctor and patient without a solid plan, in an area with a dearth of clinical data from which reasonable decisions could be made. Traditionally, such clinical discussions tended to be as dissatisfying to doctors as they were to patients. Pregnancy has often been treated as if it were an adverse event. It was considered something that interrupted an otherwise carefully planned treatment course for the patient’s rheumatologic conditions. Currently, the goal is remission, achieved by using the best possible treatment approaches. The goals of therapy may well be incongruous with the plan for a … Address correspondence to Dr. J.J. Cush, Baylor Research Institute, 9900 N. Central Expressway, Suite 550, Dallas, Texas 75231, USA. E-mail: jjcush{at}gmail.com
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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 | 0,194 | 0,496 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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; 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 ».