Monitoring of Systemic Lupus Erythematosus Pregnancies: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Few data exist to guide the frequency and type of monitoring in systemic lupus erythematosus (SLE) pregnancies. A systematic literature review was performed to address this gap in the literature. METHODS: A systematic review of original articles (1975-2015) was performed using Medline, Embase, and Cochrane Library. We included search terms for SLE, pregnancy, and monitoring. We also hand-searched reference lists, review articles, and grey literature for additional relevant articles. RESULTS: The search yielded a total of 1106 articles. After removing 117 duplicates, 929 articles that were evidently unrelated to our topic based on title and/or abstract, and 7 that were in a language other than English or French, 53 articles were included for full-text review. Following a more in-depth review, 15 were excluded: 6 did not use any measure of SLE activity and 6 did not specifically address SLE monitoring in pregnancy; 1 case series, 1 review, and 1 metaanalysis were removed. Among the 38 included studies, presence of active disease, antiphospholipid (aPL) antibodies positivity, and abnormal uterine and umbilical artery Doppler studies predicted poor pregnancy outcomes. No studies evaluated an evidence-based approach to the frequency of monitoring. CONCLUSION: Few existing studies address monitoring for optimal care during SLE pregnancies. The available data imply roles for aPL antibodies measurement (prior to pregnancy and/or during the first trimester), uterine and umbilical artery Doppler studies in the second trimester, and following disease activity. Optimal frequency of monitoring is not addressed in the existing literature.
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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 | 0,013 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».