Pregnancy History and Disease Progression Among Women Enrolled in Cure Glomerulopathy (CureGN)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Preeclampsia increases risk for future CKD, possibly through sustained endothelial and podocyte dysfunction. Utilizing CureGN, a longitudinal glomerular disease cohort study, we assessed if complicated pregnancy history was associated with disease progression. Methods: Adult women were classified based on self-reported history of complicated pregnancy (worsening blood pressure, worsening kidney function, increased proteinuria, preeclampsia, eclampsia, or HELLP), pregnancy without these complications, or no pregnancy prior to CureGN enrollment. Linear mixed models assessed associations between complicated pregnancy history and eGFR trajectory as well as UPCR from enrollment. Results: Of 780 women with median follow-up of 32 months, the adjusted eGFR decline [95% CI] was faster in women with a history of complicated pregnancy compared to those without complications or no pregnancy (-2.1 [-2.9, -1.4] vs -0.9 [-1.4, -0.5] and -0.7 [-1.3, -0.1] mL/min/1.73m2 per year, p = 0.01) (Figure). Proteinuria trend did not differ significantly by pregnancy history. Among women with complicated pregnancy (n=124), eGFR slope did not differ significantly by timing of first complicated pregnancy relative to GN diagnosis. Conclusions: A history of complicated pregnancy, occurring at any length of time from GN diagnosis, was associated with faster eGFR decline following CureGN enrollment. A detailed obstetric history may inform counseling regarding disease progression in women with GN. Continued research is warranted to identify biological pathways between complicated pregnancy and progressive glomerular disease.Predicted values of eGFR (95% CI) by pregnancy history from adjusted linear mixed model
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».