Lupus Low Disease Activity State Achievement Is Important for Reducing Adverse Outcomes in Pregnant Patients With Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to examine the frequency and risk factors of complications during pregnancy in women with systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: The medical records of patients with SLE and age-matched controls at Ajou University Hospital were collected. Clinical features and pregnancy complications in women with SLE were compared to those of the controls. Multivariate logistic regression analysis was performed to determine the predictors of adverse maternal and fetal outcomes. RESULTS: We analyzed 163 pregnancies in patients with SLE and 596 pregnancies in the general population; no significant differences regarding demographic characteristics were noted. Patients with SLE experienced a higher rate of stillbirth (OR 13.2), preeclampsia (OR 4.3), preterm delivery (OR 2.8), intrauterine growth retardation (OR 2.5), admission to neonatal intensive care unit (OR 2.2), and emergency cesarean section (OR 1.9) than the control group. Multivariate regression analysis revealed that thrombocytopenia, low complement, high proteinuria, high SLE Disease Activity Index (SLEDAI), low Lupus Low Disease Activity State (LLDAS) achievement rate, and high corticosteroid (CS) dose were associated with adverse pregnancy outcomes. In the receiver-operating characteristic curve analysis, the optimal cutoff value for the cumulative and mean CS doses were 3500 mg and 6 mg, respectively. CONCLUSION: Pregnant women with SLE have a higher risk of adverse pregnancy outcomes. Pregnancies are recommended to be delayed until achieving LLDAS and should be closely monitored with the lowest possible dose of CS.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».