Hydroxychloroquine Levels throughout Pregnancies Complicated by Rheumatic Disease: Implications for Maternal and Neonatal Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pregnancies in women with active rheumatic disease often result in poor neonatal outcomes. Hydroxychloroquine (HCQ) reduces disease activity and flares; however, pregnancy causes significant physiologic changes that may alter HCQ levels and lead to therapeutic failure. Therefore, our objective was to evaluate HCQ concentrations during pregnancy and relate levels to outcomes. METHODS: We performed an observational study of pregnant patients with rheumatic disease who were taking HCQ from a single center during 2013-2016. Serum samples were analyzed using high-performance liquid chromatography/mass spectrometry. Primary HCQ exposure was categorized as nontherapeutic (≤ 100 ng/ml) or therapeutic (> 100 ng/ml). Categorical outcomes were analyzed using Fisher's exact test and continuous outcomes using linear regression models, Wilcoxon signed-rank test, Kruskal-Wallis test, t test, and ANOVA. RESULTS: We analyzed 145 samples from 50 patients with rheumatic disease, 56% of whom had systemic lupus erythematosus (SLE). HCQ concentration varied widely among individuals at each trimester. Mean physician's global assessment scores in patients with SLE were significantly higher in those with average drug levels ≤ 100 ng/ml compared to > 100 ng/ml (0.93 vs 0.32, p = 0.01). Of patients with SLE, 83% with average drug levels ≤ 100 ng/ml delivered prematurely (n = 6), compared to only 21% with average levels > 100 ng/ml (n = 19; p = 0.01). HCQ levels were not associated with prematurity or disease activity in non-SLE patients. CONCLUSION: With both high and low HCQ levels associated with preterm birth and disease activity in SLE, further study is necessary to understand HCQ disposition throughout pregnancy and to clarify the relationship between drug levels and outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».