Abstract 15319: Impact of Atherosclerotic Cardiovascular Disease Risk Factors on Pregnancy Outcomes in Women With Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The impact of atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) risk factors on pregnancy outcomes in women with pre-existing heart disease (HD) has not been examined. Aim: To determine the risk of major adverse cardiovascular events (MACE), preeclampsia and fetal events in women with HD stratified according to the presence of ASCVD risk factors. Methods: We studied a consecutive cohort of pregnant women with heart disease. ASCVD risk factors included any of the following: obesity, hypertension, dyslipidemia, diabetes or smoking. Primary outcomes were MACE (heart failure, cardiac arrest, CV death, stroke and myocardial infarction), preeclampsia and adverse fetal events (pre-term birth, small for gestational age, intraventricular hemorrhage, neonatal death and respiratory distress syndrome). Univariate logistic regression was used to determine the odds of adverse outcomes. Results: In total, 1656 pregnancies (congenital heart disease n=1041, acquired heart disease n= 420, isolated arrhythmia n=195) were included. At least one ASCVD risk factor was present in 24% of pregnancies. Overall, MACE occurred in 7.1%, preeclampsia in 4.3% and adverse fetal events in 30.1% of the pregnancies. Compared to pregnancies in women without ASCVD risk factors, those with ASCVD risk factors were more likely to have pregnancies complicated by MACE (9.7% vs 6.3%, p= 0.025), preeclampsia (8.3% vs 3.4%, p < 0.001), and fetal events (38.5% vs 27.5%, p <0.001). There were differences in maternal and fetal outcomes with or without ASCVD risk factors when stratified by diagnosis (acquired heart disease, congenital heart disease, isolated arrhythmias) (Figure 1). Conclusions: The presence of ASCVD risk factors in women with heart disease is associated with worse maternal and fetal outcomes. Modification of ASCVD risk factors may improve pregnancy outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».