Interconception Care for Primary Care Providers: Consensus Recommendations on Preconception and Postpartum Management of Reproductive-Age Patients With Medical Comorbidities
Notice bibliographique
Résumé
Severe maternal morbidity and mortality continue to increase in the United States, largely owing to chronic and newly diagnosed medical comorbidities. Interconception care, or care and management of medical conditions between pregnancies, can improve chronic disease control before, during, and after pregnancy. It is a crucial and time-sensitive intervention that can decrease maternal morbidity and mortality and improve overall health. Despite these potential benefits, interconception care has not been well implemented by the primary care community. Furthermore, there is a lack of guidelines for optimizing preconception chronic disease, risk stratifying postpartum chronic diseases, and recommending general collaborative management principles for reproductive-age patients in the period between pregnancies. As a result, many primary care providers, especially those without obstetric training, are unclear about their specific role in interconception care and may be unsure of effective methods for collaborating with obstetric care providers. In particular, internal medicine physicians, the largest group of primary care physicians, may lack sufficient clinical exposure to medical conditions in the obstetric population during their residency training and may feel uncomfortable in caring for these patients in their subsequent practice. The objective of this article is to review concepts around interconception care, focusing specifically on preconception care for patients with chronic medical conditions (eg, chronic hypertension, chronic diabetes mellitus, chronic kidney disease, venous thromboembolism, and obesity) and postpartum care for those with medically complicated pregnancies (eg, hypertensive disorders of pregnancy, gestational diabetes mellitus, excessive gestational weight gain, peripartum cardiomyopathy, and peripartum mood disorders). We also provide a pragmatic checklist for preconception and postpartum management.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».