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Enregistrement W4409260718 · doi:10.1016/j.xagr.2025.100493

Temporal trends and clinical characteristics associated with pregnancy-related acute kidney injury in England: a population-based cohort study

2025· article· en· W4409260718 sur OpenAlexafffund
Lisiane Freitas Leal, Kristian B. Filion, Robert W. Platt, K.S. Joseph, Laura A. Magee, Kate Bramham, Anne-Marie Côté, Azar Mehrabadi

Notice bibliographique

RevueAJOG Global Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of British ColumbiaJewish General HospitalUniversité de SherbrookeMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNational Institute for Health and Care ResearchCanadian Institutes of Health ResearchResearch Nova ScotiaBC Children's HospitalMcGill University
Mots-clésAcute kidney injuryMedicinePregnancyCohortCohort studyObstetricsPopulationDemographyInternal medicineEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Previous studies have reported an increase in pregnancy-related acute kidney injury, but the underlying reasons and patient characteristics associated with this trend are incompletely understood. Objective: To describe temporal trends and identify clinical characteristics associated with pregnancy-related acute kidney injury in England. Study design: This population-based cohort study included all live birth and stillbirth pregnancies to persons aged 15 to 45 years, between 1998 and 2017, using general practitioner practices in England linked to hospitalization data. The outcomes were overall acute kidney injury, postpartum acute kidney injury, severe acute kidney injury, and pulmonary oedema. Adjusted risk ratios were estimated for each 5-year period using Poisson regression models. Results: Among 324,124 pregnancies (4.3% ≥ 40 years, 44.1% nulliparous), acute kidney injury increased from 2.9 to 11.2 per 10,000 pregnancies from 1998-2002 to 2013-2017. Severe acute kidney injury increased from 15.9 to 18.5 per 100,000 pregnancies from 1998-2007 to 2008-2017, while pulmonary oedema decreased from 16 to <5 events per 100,000 pregnancies. Acute kidney injury incidence increased markedly among women with hypertensive disorders and the adjusted risk ratio (aRR) for acute kidney injury among those with hypertensive disorders (vs those without) increased from 1.7 (95% confidence interval [CI] 0.4-8.1) in 1998-2002 to 4.5 (95% CI 2.6-7.7) in 2013 to 2017. There was no notable change in postpartum acute kidney injury among those with postpartum hemorrhage and the aRR for the association of postpartum hemorrhage with acute kidney injury decreased from 18.4 (95% CI 4.3-79.0) in 1998-2002 to 2.5 (95% CI 0.9-6.1) in 2013 to 2017. Few (<5) cases of acute kidney injury occurred among pregnancies with sepsis. Conclusions: There was a marked rise in pregnancy-related acute kidney injury, particularly in last 5 years of the study. The steady rise among those with hypertensive disorders suggests ongoing vigilance is required to ensure optimal care. An investigation of other potential causes or changes in case ascertainment is also warranted given the rise in acute kidney injury among those without hypertensive disorders of pregnancy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
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