Patient Care Pathways for Pregnancy in Rare and Complex Rheumatic Diseases: Results From an International Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To map existing organizational care pathways in clinical centers of expertise that care for pregnant women affected by rare and complex connective tissue diseases (rcCTDs). METHODS: An international working group composed of experts in the field of pregnancy in rcCTDs co-designed a survey focused on organizational aspects related to the patient's pathway before, during, and after pregnancy. The survey was distributed to subject experts through referral sampling. RESULTS: Answers were collected from 69 centers in 21 countries. Patients with systemic lupus erythematosus and/or antiphospholipid syndrome were followed by more than 90% of centers, whereas those with disorders such as IgG4-related diseases were rarely covered. In the majority of centers, a multidisciplinary team was involved, including an obstetrician/gynecologist in 91.3% of cases and other healthcare professionals less frequently. Respondents indicated that 96% of the centers provided routine pre-pregnancy care, whereas the number of patient visits during pregnancy varied across centers. A formalized care pathway was described in 49.2% of centers, and 20.3% of centers had a predefined protocol for the monitoring of pregnant patients. Access to therapies during pregnancy also was heterogeneous among different centers. CONCLUSION: In international referral centers, a high level of care is provided to patients with rcCTDs before, during, and after pregnancy. No significant discrepancies were found between European and non-European countries. However, this work highlights a potential benefit to streamlining the care approaches across countries to optimize pregnancy and perinatal outcomes among patients with rcCTDs.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».