Pregnancy in Systemic Sclerosis: Results of a Systematic Review and Metaanalysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Through a systematic literature search (SLR) and metaanalysis, to determine maternal and fetal outcomes in pregnancies involving systemic sclerosis (SSc), to analyze the effect of pregnancy on disease activity, and to examine predictors of fetal and maternal outcomes. METHODS: An SLR was performed for articles on SSc and pregnancy published between 1950 and February 1, 2018. Reviewers double-extracted articles to obtain agreement on > 95% of predefined critical outcomes. RESULTS: Out of 461 publications identified, 16 were included in the metaanalysis. The metaanalysis showed that pregnancies involving SSc were at higher risk of miscarriage (OR 1.6, 95% CI 1.22-2.22), fetuses with intrauterine growth retardation (IUGR; OR 3.2, 95% CI 2.21-4.53), preterm births (OR 2.4, 95% CI 1.14-4.86), and newborns with low birth weight (OR 3.8, 95% CI 2.16-6.56). Patients with SSc had a 2.8 times higher chance of developing gestational hypertension (HTN; OR 2.8, 95% CI 2.28-3.39) and a 2.3 times higher chance of cesarean delivery compared to controls (OR 2.3, 95% CI 1.37-3.8). The definitions of disease worsening/new visceral organ involvement were too inexact to have any confidence in the results, although worsening or new disease manifestations during pregnancy in 44/307 cases (14.3%) and 6 months postpartum in 32/306 cases (10.5%) were reported. The data did not permit definition of predictors of disease progression and of maternal and fetal outcomes. CONCLUSION: Pregnancies involving SSc have increased frequency of miscarriages, IUGR, preterm deliveries, and newborns with low birth weight compared to healthy controls. Women with SSc were more prone to develop gestational HTN and to undergo cesarean delivery. Disease manifestations seem to remain stable or improve in most patients.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».