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Enregistrement W3137293351 · doi:10.1089/whr.2021.0006

The Pregravid Vascular Risk Factor Profile of Low-Risk Women Who Develop Pregnancy Outcomes That Predict Future Cardiovascular Disease

2021· article· en· W3137293351 sur OpenAlexaff
Roslyn Mainland, Shi Wu Wen, Hongzhuan Tan, Shujin Zhou, Chang Ye, Minxue Shen, Graeme N. Smith, Mark Walker, Ravi Retnakaran

Notice bibliographique

RevueWomen s Health Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's UniversityOttawa HospitalUniversity of OttawaLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyObstetricsPreeclampsiaGestational diabetesGestational hypertensionRisk factorBody mass indexSmall for gestational ageBlood pressureMetabolic syndromeDiabetes mellitusGestational ageInternal medicineGestationEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Women with a history of certain adverse outcomes in pregnancy (preterm birth, delivery of a small-for-gestational age [SGA] infant, preeclampsia, and gestational diabetes mellitus [GDM]) have an elevated lifetime prevalence of metabolic syndrome (MetS) and cardiovascular disease, compared with their peers. However, it is not known if MetS precedes the index pregnancy in young, nulliparous women who experience these antepartum outcomes. Thus, we sought to evaluate the relationship between pregravid cardiovascular risk factor profile and these pregnancy outcomes in low-risk women. Methods: In this prospective preconception cohort study, 1183 newly married women underwent systematic assessment of cardiovascular risk factors (anthropometry, blood pressure, lipids, glucose) at median 24.7 weeks before pregnancy, whereupon they were followed for the outcomes of preterm birth, SGA delivery, preeclampsia, and GDM. Results: Women who had pregravid MetS (harmonized definition) ( n = 49) were more likely to have a Caesarean delivery than their peers (61.4% vs. 38.6%, p = 0.003). However, they did not have a higher incidence of preterm delivery, SGA, preeclampsia, or GDM. Similarly, women who had at least one of these adverse pregnancy outcomes ( n = 141) did not have a higher prevalence of MetS or any of its component disorders before pregnancy. Indeed, before pregnancy, there were no significant differences between these women and their peers in waist circumference, body mass index, blood pressure, fasting glucose, triglycerides, low-density-lipoprotein, or high-density-lipoprotein cholesterol. Conclusions: The adverse cardiovascular risk factor profile that is seen in women with a history of preterm birth, SGA, preeclampsia, or GDM does not necessarily manifest before their pregnancy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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