Pregnancy Outcomes in Women With Primary Systemic Vasculitis [13C]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study analyzes pregnancy outcomes in women with large, medium or small vessel vasculitis with the intent of aiding pre-conceptional counselling and informing antepartum and intrapartum care of these women. METHODS: We conducted a retrospective study of women with large-, medium- or small-vessel vasculitis and documented pregnancies between 2001 and 2016, identified from the Special Pregnancy Program Database at Mount Sinai Hospital, Toronto. We obtained information from hospital records and analyzed maternal, fetal/neonatal and obstetric outcomes between the different vasculitides. RESULTS: We identified 60 pregnancies in 50 women including 10 with large-vessel vasculitis (Takayasu’s arteritis), five with medium-sized vessel vasculitis, 30 with small-vessel vasculitis (16 ANCA-associated vasculitis, 14 with other such as IgA vasculitis), three with central nervous system vasculitis and two with retinal vasculitis. Vasculitis flares occurred in women with large-vessel (3/12), small-vessel (13/36) and retinal (2/3) vasculitis. Pregnancy complication rates were low, with one case each of first-trimester miscarriage, congenital anomaly, stillbirth and gestational diabetes. Although seven (26.4%) viable pregnancies resulted in preterm birth, the mean gestational age, regardless of the type of vasculitis, was over 35 weeks of gestation. Fetal growth restriction only occurred with small-vessel vasculitis (10 newborns, 28.6%). Of the 44 deliveries, 22 (50%) were spontaneous vaginal deliveries. All caesarean (18, 40.9%) and assisted vaginal (7, 15.9%) deliveries were for obstetric indications. CONCLUSION: With multidisciplinary management, women with vasculitis can anticipate excellent maternal and fetal outcomes, although they are at increased risk for late preterm birth.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».