Perinatal Use and Discontinuation of Disease-Modifying Antirheumatic Drugs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Managing rheumatic disease activity using pregnancy-compatible medications is essential for reducing adverse maternal and fetal outcomes. We characterized medication use and discontinuation before, during, and after pregnancy, among female patients with rheumatic diseases attending a targeted pregnancy and rheumatic diseases clinic. METHODS: We conducted a cross-sectional medical record review of female patients with rheumatic diseases at a Canadian clinic between January 2017 and July 2020. Patients were categorized by pregnancy stage at their latest clinic visit: (1) preconception; (2) pregnant; (3) postpartum. We assessed use of conventional, biologic, and targeted synthetic disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs), prednisone, and nonsteroidal anti-inflammatory drugs across 6 perinatal windows: 24 and 12 months preconception, each pregnancy trimester, and 3 months postpartum. We reported adjusted odds ratios (aORs) and 95% confidence intervals (CIs) for medication discontinuation in the first trimester and subsequent disease flare. RESULTS: Of 230 included patients, 85 (37.0%), 12 (5.2%), and 133 (57.8%) were preconception, pregnant, and postpartum, respectively. Approximately half experienced at least 1 disease flare during each pregnancy stage (56.4% preconception, 58.1% during pregnancy, and 53.7% postpartum). Most used at least 1 DMARD throughout the perinatal period (82.6% preconception, 55.6% during pregnancy, and 45.1% postpartum). Overall, 25.5% discontinued at least 1 DMARD in the first trimester. DMARD discontinuation was associated with disease flare during pregnancy (aOR, 1.49; 95% CI, 0.55-4.03; p = 0.87) and postpartum (aOR, 3.09; 95% CI, 0.83-11.47; p = 0.09). CONCLUSIONS: Patients receiving care at a pregnancy and rheumatic disease clinic show perinatal medication use patterns consistent with recent recommendations and clinical guidelines.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».