Are remission and low disease activity state ideal targets for pregnancy planning in systemic lupus erythematosus? A multicentre study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether disease remission or low disease activity state at the beginning of pregnancy in SLE patients is associated with better pregnancy outcome. METHODS: Pregnancies in SLE patients prospectively monitored by pregnancy clinics at four rheumatology centres were enrolled. Patient demographics and clinical information were collected at baseline (pregnancy visit before 8 weeks of gestation) including whether patients were in remission according to the Definition of Remission in SLE (DORIS) criteria and and/or Lupus Low Disease Activity State (LLDAS). Univariate and multivariate analysis were performed to determine predictors of disease flare and adverse pregnancy outcomes (APOs) including preeclampsia, preterm delivery, small for gestational age infant, intrauterine growth restriction and intrauterine fetal death. RESULTS: A total of 347 pregnancies were observed in 281 SLE patients. Excluding early pregnancy losses, 212 pregnancies (69.7%) occurred in patients who were in remission at baseline, 33 (10.9%) in patients in LLDAS, and the remainder in active patients. Seventy-three flares (24%) were observed during pregnancy or puerperium, and 105 (34.5%) APOs occurred. Multivariate analysis revealed that patients in disease remission or taking HCQ were less likely to have disease flare, while a history of LN increased the risk. The risk of APOs was increased in patients with shorter disease duration, while being on HCQ resulted a protective variable. An almost significant association between complete remission and a decreased risk of APOs was observed. CONCLUSIONS: Prenatal planning with a firm treat-to-target goal of disease remission is an important strategy to reduce the risk of disease flares and severe obstetric complications in SLE pregnancies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».