Pregnancy-related cardiovascular risk indicators: Primary care approach to postpartum management and prevention of future disease.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To define pregnancy-related cardiovascular risk indicators and their association with developing future cardiovascular disease (CVD), and to provide guidance on how primary care providers can help lower future CVD risk through early identification and intervention. SOURCES OF INFORMATION: Primary research sources, systematic reviews and meta-analyses, and clinical review articles. MAIN MESSAGE: Cardiovascular disease is the leading cause of death in women. As underlying CVD risk factors are often present for years before the onset of CVD, it is important to use innovative ways to identify women who should undergo CVD risk screening at a younger age. Pregnancy and the postpartum period afford that opportunity, given that the development of certain pregnancy complications (hypertensive disorders of pregnancy, gestational diabetes mellitus, idiopathic preterm birth, delivery of a baby with intrauterine growth restriction, or placental abruption) can reliably identify women with underlying, often unrecognized, CVD risk factors. CONCLUSION: Women with 1 or more of these pregnancy complications should be identified at the time of delivery and have formalized postpartum follow-up, including a thorough history, a physical examination, biochemical screening, counseling around lifestyle modification, and possible therapeutic intervention. The link between pregnancy complications and future CVD affords the earliest opportunity for CVD risk assessment for health preservation and disease prevention.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».