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Enregistrement W4318679818 · doi:10.1016/j.ekir.2023.01.036

Pregnancy History and Kidney Disease Progression Among Women Enrolled in Cure Glomerulonephropathy

2023· article· en· W4318679818 sur OpenAlexaff
Monica L. Reynolds, Andrea L. Oliverio, Jarcy Zee, Elizabeth Hendren, Michelle M. O’Shaughnessy, Isabelle Ayoub, Salem Almaani, Tetyana L. Vasylyeva, Katherine Twombley, Shikha Wadhwani, Julia Steinke, Dana V. Rizk, Meryl Waldman, Margaret Helmuth, Carmen Ávila-Casado, Nada Alachkar, Carla Nester, Vimal K. Derebail, Michelle Hladunewich, Laura H. Mariani

Notice bibliographique

RevueKidney International Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and Medication Impact
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesUniversity of MinnesotaUniversity of South CarolinaWashington University in St. LouisUniversity of LouisvilleNephcure FoundationUniversity of Oklahoma Health Sciences CenterNorthwestern UniversityOhio State UniversityUniversity of OklahomaUniversity of MiamiVanderbilt University
Mots-clésMedicinePregnancyRenal functionPreeclampsiaProteinuriaKidney diseaseObstetricsFamily historyInternal medicineKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Preeclampsia increases the risk for future chronic kidney disease (CKD). Among those diagnosed with CKD, it is unclear whether a prior history of preeclampsia, or other complications in pregnancy, negatively impact kidney disease progression. In this longitudinal analysis, we assessed kidney disease progression among women with glomerular disease with and without a history of a complicated pregnancy. Methods: Adult women enrolled in the Cure Glomerulonephropathy study (CureGN) were classified based on a history of a complicated pregnancy (defined by presence of worsening kidney function, proteinuria, or blood pressure; or a diagnosis of preeclampsia, eclampsia, or hemolysis, elevated liver enzymes, and low platelets [HELLP] syndrome), pregnancy without these complications, or no pregnancy history at CureGN enrollment. Linear mixed models were used to assess estimated glomerular filtration rate (eGFR) trajectories and urine protein-to-creatinine ratios (UPCRs) from enrollment. Results: = 0.007). Proteinuria did not differ significantly over time. Among those with a complicated pregnancy history, eGFR slope did not differ by timing of first complicated pregnancy relative to glomerular disease diagnosis. Conclusions: A history of complicated pregnancy was associated with greater eGFR decline in the years following glomerulonephropathy (GN) diagnosis. A detailed obstetric history may inform counseling regarding disease progression in women with glomerular disease. Continued research is necessary to better understand pathophysiologic mechanisms by which complicated pregnancies contribute to glomerular disease progression.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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