Polycystic Kidney Disease in Pregnancy and Obstetric Outcomes [ID 1340]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Polycystic kidney disease (PKD) is a rare genetic condition. The purpose of our study is to evaluate the effect of PKD on obstetric outcomes. METHODS: A retrospective cohort study was performed using the population-based American database National Inpatient Sample. We identified all births between the years 2016 and 2021. The exposure group was defined as PKD, and the comparison group was all other births. Baseline characteristics were described and multivariable logistic regression, adjusted for maternal age, was used to assess associations between PKD and obstetric maternal and fetal outcomes. RESULTS: We identified 1,139 patients with PKD and 4,336,473 patients without PKD who gave birth between the years 2016 and 2021. The overall incidence of PKD was 26 per 100,000 births, with no significant increase over the study period (P=.07). Compared with non-PKD patients, those with PKD were more often Caucasian, obese, and had preexisting hypertension. Polycystic kidney disease patients were more likely to deliver via cesarean (odds ratio 1.4 [95% CI, 1.2–1.5]) and were at greater risk of developing preeclampsia (2.4 [2.0–2.9]) and gestational diabetes (1.6 [1.3–1.9]). Polycystic kidney disease patients were also more likely to suffer from sepsis (3.5 [2.3–5.3]) and death (10.2 [2.5–40.7]). Neonates born from PKD patients were more likely to suffer from preterm birth (2.7 [2.4–3.1]), intrauterine growth restriction (1.8 [1.4–2.3]), and intrauterine fetal demise (1.7 [1.02–2.8]). CONCLUSIONS/IMPLICATIONS: Polycystic kidney disease patients and their fetuses/newborns are at a greater risk for obstetric complications and should be considered high-risk patients. As such, their pregnancies should be followed closely by obstetricians, nephrologists, and neonatologists.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».