The association of lupus nephritis with adverse pregnancy outcomes among women with lupus in North America
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We evaluated the association of lupus nephritis (LN) and adverse pregnancy outcomes in prospective cohorts of pregnant women with SLE (systemic lupus erythematosus). METHODS: We conducted a patient-level pooled analysis of data from three cohorts of pregnant women with SLE. Pooled logistic regression models were used to evaluate the association of LN and adverse pregnancy outcomes. Odds ratios and 95% confidence intervals were calculated using a fixed effect model by enrolling cohort. RESULTS: The pooled cohort included 393 women who received care at clinics in the United States and Canada from 1995 to 2015. There were 144 (37%) women with a history of LN. Compared to women without LN, those with LN had higher odds of fetal loss (OR: 1.90; 95% CI: 1.01, 3.56) and preeclampsia (OR: 2.04; 95% CI: 1.01, 4.13). Among the 31 women with active nephritis (defined as urine protein ≥ 0.5 g/24 h) there was a higher odds of poor pregnancy outcome (OR: 3.08; 95% CI: 1.31, 7.23) and fetal loss (OR: 6.29; 95% CI: 2.52, 15.70) compared to women without LN. CONCLUSIONS: In this pooled cohort of women with SLE, a history of LN was associated with fetal loss and preeclampsia. Active nephritis was associated with poor pregnancy outcome and fetal loss.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».