A Multinational Cohort Study of Dialysis Initiation During Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction There are insufficient data to guide the initiation of dialysis in pregnancy, contributing to wide variation in practice and uncertainty in the management of this high-risk population. Our study aimed to examine dialysis initiation patterns in pregnancy, describe adverse pregnancy outcomes in women with advanced chronic kidney disease (CKD), and assess the impact of dialysis hours on these outcomes. Methods We conducted a multinational retrospective cohort study of women who delivered between January 1, 2000 and October 31, 2022. Eligible women had either a prepregnancy estimated glomerular filtration rate (eGFR) <30 ml/min per 1.73 m 2 within 12 months of conception, or a serum creatinine ≥ 150 μmol/l when first measured during pregnancy. For pregnancies where dialysis was initiated, regional differences in dialysis indications, prescriptions, and laboratory data were described. Adverse maternal and fetal outcomes were assessed for all pregnancies. Results A total of 169 pregnancies in 149 women were included; 79 (46.7%) initiated dialysis during pregnancy at a median of 21.4 weeks' gestation (interquartile range [IQR]: 13.3–25.0). There were regional differences in dialysis initiation and dose (hours/wk). Adverse maternal and fetal outcomes were more frequent in women who started dialysis during pregnancy. No significant associations were observed between dialysis hours/wk and adverse maternal and fetal outcomes. At 1 year postpartum, the mean change in eGFR compared with prepregnancy values in nondialyzed women was −8.4 ml/min per 1.73 m 2 (SD: 12.1). Conclusion Advanced CKD poses significant maternal and fetal risks during pregnancy, often necessitating dialysis initiation. Variations in clinical practice underscore the need for standardized care in this high-risk population.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 ».