Preeclampsia and Long-term Risk of Maternal Retinal Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate whether preeclampsia is associated with risk of maternal retinal disease in the decades after pregnancy. METHODS: We carried out a longitudinal cohort study of 1,108,541 women who delivered neonates in any hospital in Quebec, Canada, between 1989 and 2013. We tracked women for later hospitalizations until March 31, 2014. Preeclampsia was measured at delivery categorized by severity (mild or severe) and onset (before or at 34 weeks or more of gestation). Main outcomes were hospitalizations and inpatient procedures for retinal detachment, retinopathy, or other retinal disorders. We used Cox regression models to estimate hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) comparing preeclampsia with no preeclampsia adjusting for diabetes and hypertension. RESULTS: Compared with no preeclampsia, women with preeclampsia had a higher incidence of hospitalization for retinal detachment (52.9 compared with 23.9/10,000), retinopathy (60.5 compared with 8.0/10,000), and other retinal disorders (13.3 compared with 7.3/10,000). Preeclampsia was most strongly associated with traction detachments (HR 2.39, 95% CI 1.52-3.74), retinal breaks (HR 2.48, 95% CI 1.40-4.41), and diabetic retinopathy (HR 4.13, 95% CI 3.39-5.04). Severe and early-onset preeclampsia was associated with even higher risk compared with mild or late-onset preeclampsia. CONCLUSION: Preeclampsia, particularly severe or early-onset preeclampsia, is associated with an increased risk of maternal retinal disease in the decades after pregnancy.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».