Maternal and Neonatal Outcomes Among Pregnant Women With Myasthenia Gravis [22O]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Myasthenia gravis (MG) is an autoimmune disease affecting the neuromuscular junction marked by weakness and fatiguability of skeletal muscle. MG has an unpredictable course in pregnancy. Our purpose was to evaluate the effect of MG on maternal and neonatal outcomes. METHODS: Using the Healthcare Cost and Utilization Project Nationwide Inpatient Sample from 1999 to 2015, we conducted a population-based retrospective cohort study consisting of women who delivered during that period. Multivariate logistic regression was used to compare maternal and neonatal outcomes among pregnancies in women with and without MG, while adjusting for baseline maternal characteristics. IRB approval was not required for this study. RESULTS: During the 17-year study period, 1087 deliveries were to women with MG. Women with MG were more likely to be older, Caucasian, obese, have Medicare insurance and be discharged from an urban teaching hospital. Women with MG were also more likely to be smokers, have chronic hypertension, pre-gestational diabetes, hypothyroidism and display chronic steroid use. Women with MG were at greater risk for acute respiratory failure (OR 15.7, 95% CI 10.6–23.3) and increased length of hospital stay (OR 2.6, 95% CI 2.0–3.3). No significant difference was observed in the risk of preterm premature rupture of membranes, cesarean section or instrumental vaginal delivery. Neonates of women with MG were also more likely to be premature (OR 1.4, 95% CI 1.1–1.6). CONCLUSION: MG in pregnancy is a high-risk pregnancy condition associated with adverse maternal and newborn outcomes. Management in a tertiary care center with obstetrical, neurological and anesthesia collaboration is recommended.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».