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Enregistrement W2797376523 · doi:10.1136/lupus-2018-abstract.125

PS4:80 Hydroxychloroquine in lupus pregnancy: a meta-analysis of individual participant data

2018· article· en· W2797376523 sur OpenAlexaff
Amanda M. Eudy, Michelle Petri, Rebecca Fischer‐Betz, Abir Mokbel, Cecilia Nalli, Laura Andréoli, Anǵela Tincani, Yair Molad, Dafna D. Gladman, Murray B. Urowitz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHydroxychloroquinePregnancyLupus nephritisObstetricsProspective cohort studyLive birthPreeclampsiaSystemic lupus erythematosusCohort studyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Our current knowledge about how to treat lupus in pregnancy derives from small prospective or retrospective cohorts. The goal of this individual participant meta-analysis was to pool data from multiple prospective cohorts to answer the clinical question of whether hydroxychloroquine (HCQ) treatment affects pregnancy outcomes Methods The literature was searched for prospective cohorts of pregnancies among women with lupus. HCQ use was defined as use any time during pregnancy. Outcomes of interest included fetal loss, preterm birth, high disease, and preeclampsia. Data from each cohort were collected and analysed individually. Pooled ORs were calculated by random-effect models in Review Manager. Due to multiple pregnancies per patient, one pregnancy was randomly selected per patient. Primary analysis included only women with first trimester visits (6 cohorts). Subgroup analyses were stratified by a history of nephritis, APS, and disease activity at first clinic visit. Results The current analysis included 591 pregnancies from six cohorts, of which 73% were exposed to HCQ during pregnancy. Fetal loss: Overall, there was a 51% decrease in the risk of fetal loss among patients taking HCQ during pregnancy (OR: 0.49; 95% CI: 0.24 to 1.00). Among patients with a history of lupus nephritis, taking HCQ during pregnancy reduced the risk of fetal loss by 76% (OR: 0.24; 95% CI: 0.07 to 0.83; table 1). Preterm birth: There was no evidence that HCQ decreased the risk of preterm birth. Disease activity: Although not significant, among patients with a history of lupus nephritis, HCQ use during pregnancy may reduce the risk of having high disease activity during pregnancy (OR: 0.47; 95% CI: 0.21 to 1.09). Preeclampsia: Overall, there was no evidence that HCQ decreased the risk of. Among patients with APS, there may be a protective effect of HCQ, but the precision of the estimate was limited (OR: 0.55; 95% CI: 0.12 to 2.45). Conclusion Our results suggest that among patients with lupus nephritis, HCQ use may decrease the risk of fetal loss and decrease high disease activity during pregnancy. The heterogeneity of data collection suggests the need for a unified approach to identify larger cohorts of lupus pregnancies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,055
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,369
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,056 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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