Long‐Term Cardiovascular Outcomes After Pregnancy in Women With Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background Women with heart disease are at risk for pregnancy complications, but their long‐term cardiovascular outcomes after pregnancy are not known. Methods and Results We examined long‐term cardiovascular outcomes after pregnancy in 1014 consecutive women with heart disease and a matched group of 2028 women without heart disease. The primary outcome was a composite of mortality, heart failure, atrial fibrillation, stroke, myocardial infarction, or arrhythmia. Secondary outcomes included cardiac procedures and new hypertension or diabetes mellitus. We compared the rates of these outcomes between women with and without heart disease and adjusted for maternal and pregnancy characteristics. We also determined if pregnancy risk prediction tools (CARPREG [Canadian Cardiac Disease in Pregnancy] and World Health Organization) could stratify long‐term risks. At 20‐year follow‐up, a primary outcome occurred in 33.1% of women with heart disease, compared with 2.1% of women without heart disease. Thirty‐one percent of women with heart disease required a cardiac procedure. The primary outcome (adjusted hazard ratio, 19.6; 95% CI, 13.8–29.0; P <0.0001) and new hypertension or diabetes mellitus (adjusted hazard ratio, 1.6; 95% CI, 1.4–2.0; P <0.0001) were more frequent in women with heart disease compared with those without. Pregnancy risk prediction tools further stratified the late cardiovascular risks in women with heart disease, a primary outcome occurring in up to 54% of women in the highest pregnancy risk category. Conclusions Following pregnancy, women with heart disease are at high risk for adverse long‐term cardiovascular outcomes. Current pregnancy risk prediction tools can identify women at highest risk for long‐term cardiovascular events.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».