Preeclampsia and the long term risk of developing neurological disorders requiring hospital admission
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Preeclampsia is associated with acute neurological complications during pregnancy, but the subsequent risk of developing a neurological disorder is unclear. We determined if preeclampsia was associated with the long-term risk of neurological morbidity. METHODS: We conducted a longitudinal cohort study of 1,460,098 pregnant women with and without preeclampsia in QC, Canada, between 1989 and 2023. The main exposure measure was preeclampsia diagnosed in any pregnancy. Outcomes included hospitalization for cerebrovascular disease, epilepsy, and other neurological disorders up to 3 decades after pregnancy. Using Cox regression models adjusted for confounders, we estimated hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) for the association between preeclampsia and neurological disorders during 27,659,555 person-years of follow-up. RESULTS: There were 1,460,098 women in the cohort, including 73,890 (5.1%) with preeclampsia. Women with preeclampsia had a higher incidence of neurological disorders than women without preeclampsia (113.2 vs. 79.3 per 100,000 person-years). Compared with no preeclampsia, preeclampsia was associated with 1.49 times the risk of later neurological hospitalization (95% CI 1.41-1.57). Preeclampsia was primarily associated with cerebrovascular disease (HR 1.89, 95% CI, 1.76-2.03) and epilepsy (HR 1.39, 95% CI, 1.24-1.57). A link with other neuropathology was less apparent, although severe preeclampsia was associated with neurodegenerative disorders. Severe hypertension, including early onset (HR 2.35, 95% CI, 2.06-2.68), recurrent (HR 2.47, 95% CI, 2.13-2.86), and superimposed preeclampsia (HR 2.60, 95% CI, 2.17-3.12), was more strongly associated with neurological hospitalization overall. CONCLUSION: Preeclampsia is associated with the long-term risk of developing cerebrovascular disease and epilepsy, but associations with other neurological disorders are less prominent.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».