Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease represents a heterogeneous group of disorders characterized by alterations in the structure and function of the kidney. Chronic kidney disease significantly increases the risk of adverse maternal and perinatal outcomes, and these risks increase with the severity of the underlying renal dysfunction, degree of proteinuria, as well as the frequent coexistence of hypertension. Further, renal anatomic changes result in dilatation of the collecting system, and physiologic adaptations include alterations in the balance of vasodilatory and vasoconstrictive hormones, resulting in decreased systemic and renal vascular resistance, increased glomerular filtration rate, and modifications in tubular function. These alterations have important clinical implications and can make the diagnosis of renal compromise challenging. The effect of pregnancy on kidney disease may manifest as a loss of renal function, particularly in the context of concomitant hypertension and proteinuria, and chronic kidney disease, even when mild, contributes to the high risk of adverse pregnancy outcomes, including increased risks of preeclampsia, preterm delivery, and small-for-gestational age neonates. Strategies for optimization of pregnancy outcomes include meticulous management of hypertension and proteinuria where possible and the initiation of preeclampsia prevention strategies, including aspirin. Avoidance of nephrotoxic and teratogenic medications is necessary, and renal dosing of commonly used medications must also be considered. Mode of delivery in women with chronic kidney disease should be based on usual obstetric indications, although more frequent prenatal assessments by an expert multidisciplinary team are desirable for the care of this particularly vulnerable patient population. Obstetricians represent a critical component of this team responsible for managing each stage of pregnancy to optimize both maternal and neonatal outcomes, but collaboration with nephrology colleagues in combined clinics wherein both specialists can make joint management decisions is typically very helpful.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».