Blood pressure thresholds for the diagnosis of hypertensive disorders of pregnancy in sickle cell disease
Notice bibliographique
Résumé
Summary In this retrospective cohort study of singleton pregnancies in people with sickle cell disease (SCD) delivered at two academic centres between 1990 and 2021, we collected demographic and SCD‐related data, pregnancy outcomes, and the highest systolic and diastolic blood pressure (SBP and DBP) at seven time periods. We compared the characteristics of subjects with new or worsening proteinuria (NWP) during pregnancy to those without. We then constructed receiver operating characteristic (ROC) curves to determine the blood pressure (BP) that best identifies those with NWP. The SBP or DBP thresholds which maximized sensitivity and specificity were 120 mmHg SBP (sensitivity: 55.2%, specificity: 73.5%) and 70 mmHg DBP (sensitivity: 27.6%, specificity: 67.7%). The existing BP threshold of 140/90 mmHg lacked sensitivity in both genotype groups (HbSS/HbSβ 0 : SBP = 21% sensitive, DBP = 5.3% sensitive; HbSS/HbSβ + : SBP = 10% sensitive, DBP = 0% sensitive). Finally, percent change in SBP, DBP and MAP were all poor tests for identifying NWP. Existing BP thresholds used to diagnose hypertensive disorders of pregnancy (HDP) are not sensitive for pregnant people with SCD. For this population, lowering the BP threshold that defines HDP may improve identification of those who need increased observation, consideration of early delivery and eclampsia prophylaxis.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».