Preconceptional Cardiovascular Health and Pregnancy Outcomes in Women with Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the effects of preconceptional cardiovascular (CV) health, measured by American Heart Association (AHA) guidelines, on pregnancy outcomes in women with systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: The study included patients in the Hopkins Lupus Pregnancy Cohort. Body mass index (BMI), total cholesterol, and blood pressure (BP) in the most recent clinic visit prior to conception or first trimester were used to determine CV health (ideal, intermediate, or poor health) based on AHA definitions. Outcomes included preterm birth, gestational age at birth, and small for gestational age (SGA). Multivariable linear and logistic regression models with generalized estimating equations estimated the association of each CV health factor and outcome. RESULTS: The analysis included 309 live births. There were 95 preterm births (31%), and of the 293 pregnancies with birth weights, 18% were SGA. Ideal BMI, total cholesterol, and BP were reported in 56%, 85%, and 51% of pregnancies, respectively. Intermediate BMI was associated with decreased odds of SGA (OR 0.26, 95% CI 0.11-0.63), adjusted for race and prednisone use. Intermediate/poor total cholesterol was associated with increased odds of preterm birth (OR 2.21, 95% CI 1.06-4.62). Intermediate/poor BP was associated with decreased gestational age at birth (β -0.96, 95% CI -1.62 to -0.29). CONCLUSION: Poor/intermediate preconception CV health affects pregnancy outcomes of preterm birth and SGA infants among women with SLE. Efforts to maintain BMI, total cholesterol, and BP within the recommended ideal range prior to pregnancy is important to improve pregnancy outcomes in women with SLE.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».