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Enregistrement W4319063341 · doi:10.1681/asn.0000000000000053

Pre-Pregnancy eGFR and the Risk of Adverse Maternal and Fetal Outcomes: A Population-Based Study

2023· article· en· W4319063341 sur OpenAlexaffabout
Jessica Sheehan Tangren, Lavanya Bathini, Nivethika Jeyakumar, Stephanie N. Dixon, Joel G. Ray, Ron Wald, Ziv Harel, Ayub Akbari, Anna Mathew, Susan Huang, Amit X. Garg, Michelle Hladunewich

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and Medication Impact
Établissements canadiensMcMaster UniversityHealth Sciences CentreUniversity of OttawaHamilton Health SciencesUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésMedicinePregnancyPopulationObstetricsPreeclampsiaCohortCohort studyRetrospective cohort studyProteinuriaRisk factorInternal medicineKidneyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SIGNIFICANCE STATEMENT: Pregnancies in women with CKD carry greater risk than pregnancies in the general population. The small number of women in prior studies has limited estimates of this risk, especially among those with advanced CKD. We report the results of a population-based cohort study in Ontario, Canada, that assessed more than 500,000 pregnancies, including 600 with a baseline eGFR < 60 ml/min per 1.73 m 2 . The investigation demonstrates increases in risk of different adverse maternal and fetal outcomes with lower eGFR and further risk elevation with baseline proteinuria. BACKGROUND: CKD is a risk factor for pregnancy complications, but estimates for adverse outcomes come largely from single-center studies with few women with moderate or advanced stage CKD. METHODS: To investigate the association between maternal baseline eGFR and risk of adverse pregnancy outcomes, we conducted a retrospective, population-based cohort study of women (not on dialysis or having had a kidney transplant) in Ontario, Canada, who delivered between 2007 and 2019. The study included 565,907 pregnancies among 462,053 women. Administrative health databases captured hospital births, outpatient laboratory testing, and pregnancy complications. We analyzed pregnancies with serum creatinine measured within 2 years of conception up to 30 days after conception and assessed the impact of urine protein where available. RESULTS: The risk of major maternal morbidity, preterm delivery, and low birthweight increased monotonically across declining eGFR categories, with risk increase most notable as eGFR dropped below 60 ml/min per 1.73 m 2 . A total of 56 (40%) of the 133 pregnancies with an eGFR <45 ml/min per 1.73 m 2 resulted in delivery under 37 weeks, compared with 10% of pregnancies when eGFR exceeded 90 ml/min per 1.73 m 2 . Greater proteinuria significantly increased risk within each eGFR category. Maternal and neonatal deaths were rare regardless of baseline eGFR (<0.3% of all pregnancies). Only 7% of women with an eGFR <45 ml/min per 1.73 m 2 received dialysis during or immediately after pregnancy. CONCLUSIONS: We observed higher rates of adverse pregnancy outcomes in women with low eGFR with concurrent proteinuria. These results can help inform health care policy, preconception counseling, and pregnancy follow-up in women with CKD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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