COVID-19 in Pregnant Women With Rheumatic Disease: Data From the COVID-19 Global Rheumatology Alliance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe coronavirus disease 2019 (COVID-19) and pregnancy outcomes in patients with rheumatic disease who were pregnant at the time of infection. METHODS: Since March 2020, the COVID-19 Global Rheumatology Alliance has collected cases of patients with rheumatic disease with COVID-19. We report details of pregnant women at the time of COVID-19 infection, including obstetric details separately ascertained from providers. RESULTS: We report on 39 patients, including 22 with obstetric detail available. The mean and median age was 33 years, range 24-45 years. Rheumatic disease diagnoses included rheumatoid arthritis (n = 9), systemic lupus erythematosus (n = 9), psoriatic arthritis/other inflammatory arthritides (n = 8), and antiphospholipid syndrome (n = 6). Most had a term birth (16/22), with 3 preterm births, 1 termination, and 1 miscarriage; 1 woman had yet to deliver at the time of report. One-quarter (n = 10/39) of pregnant women were hospitalized following COVID-19 diagnosis. Two of 39 (5%) required supplemental oxygen (both hospitalized); no patients died. The majority did not receive specific medication treatment for their COVID-19 (n = 32/39, 82%), and 7 patients received some combination of antimalarials, colchicine, anti-interleukin 1β, azithromycin, glucocorticoids, and lopinavir/ritonavir. CONCLUSION: Women with rheumatic diseases who were pregnant at the time of COVID-19 had favorable outcomes. These data have limitations due to the small size and methodology; however, they provide cautious optimism for pregnancy outcomes for women with rheumatic disease particularly in comparison to the increased risk of poor outcomes that have been reported in other series of pregnant women with COVID-19.
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 | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».