Perceptions of Pregnancy and Lactation from the Pregnancy and Lactation Autoimmune Network Registry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Pregnancy and Lactation Autoimmune Network (PLAN) registry was established to evaluate the concerns of women with autoimmune or inflammatory rheumatic diseases (AIRD) pertaining to pregnancy and lactation. METHODS: The registry was started as a survey of patients with AIRD at a single rheumatology specialty center in November 2016 and included questions regarding fertility, pregnancy, miscarriages, and lactation before and after diagnosis. RESULTS: The study included 154 subjects from the PLAN registry. More than half (52%) of respondents indicated that their diagnosis negatively changed their views on pregnancy and nearly a third (30%) decided not to have children after AIRD diagnosis. Most (66%) women were concerned that medication use during the childbearing process would affect the baby. One-third (34%) indicated their views on breastfeeding negatively changed as a result of their disease diagnosis. The rates and duration of breastfeeding did not differ significantly for babies born before or after the mothers' diagnosis (p = 0.50 and p = 0.21, respectively). Eighteen women in our study avoided breastfeeding or stopped breastfeeding earlier than planned to start a medication (including etanercept, adalimumab, hydroxychloroquine, and certolizumab) they believed to be contraindicated during lactation. The PLAN registry included 19 women who breastfed 22 babies while being exposed to a disease-modifying antirheumatic drug or biologic. None of these 19 women reported a delay in their children's developmental milestones or higher infection rates. CONCLUSION: This study highlights an unmet need in patients with AIRD of childbearing potential for data and education regarding pregnancy and lactation.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».