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Enregistrement W4410513242 · doi:10.3899/jrheum.2025-0390.pv186

SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOSUS PREGNANCIES: TRENDS IN DISEASE MANAGEMENT AND MATERNAL – FETAL OUTCOMES COMPARING 2 TIME PERIODS (1988-2012 VS 2013-2022)

2025· article· en· W4410513242 sur OpenAlexvenueno aff
Francesca Crisafulli, Chiara Sottili, Maria Grazia Lazzaroni, Micaela Fredi, Cecilia Nalli, Matteo Filippini, Marco Taglietti, Sonia Zatti, Rossana Orabona, Franco Franceschini, Laura Andréoli, A. Tincani

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyFetusConnective tissue diseaseLupus erythematosusDiseaseSystemic diseaseSystemic lupus erythematosusObstetricsAutoimmune diseaseInternal medicineImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PV186 / #574 Poster Topic: AS21 - Pregnancy and Reproductive Health Background/Purpose In the last decades, Systemic Lupus Erythematosus (SLE) pregnancies outcome has greatly improved thanks to pregnancy planning, preconception counseling, multidisciplinary follow-up and availability of compatible drugs. However, patients are burdened by an increased risk of disease flares and adverse maternal-fetal outcomes. The aim of this study was to assess how SLE pregnancies management has changed over time and how this has affected the maternal-fetal outcome. Methods Retrospective data of SLE pregnancies prospectively followed in a pregnancy clinic were collected from preconception counseling throughout the 3 trimesters. Twin pregnancies were excluded. Pregnancies from 2 different time intervals were compared: Group 1 (1988 – 2012) and Group 2 (2013-2022). Statistical analysis was performed using Mann-Whitney, Fisher or chi-square test when appropriate. p<0.05 was considered significant. Results 204 pregnancies in 141 SLE patients were included. Compared to Group 1 (n=103), Group 2 (n=101) showed higher age at conception (30 vs 33 years; p = 0.013), lower frequency of Caucasian patients and lower rate of performed preconception counseling (90% vs 63%, p < 0.0001) (Table 1). Moreover, pregnancies in Group 2 showed: lower median disease activity (SLEPDAI) and higher median C4 levels in each trimester (Table 1); higher rate of hydroxychloroquine usage (66% vs 92%; p < 0.0001); lower rate of glucocorticoids usage (84% vs 67%; p = 0.011) with lower median weekly dose (50 mg vs 25 mg; p<0.00001). No statistically significant differences were observed in disease history, pattern of organ involvement, immunosuppressive treatment and maternal - fetal outcome between the 2 groups (Table 1). Table 1 Conclusions Our data show how the approach to SLE pregnancies management has changed over time thanks to increasing knowledge and awareness in this field, as highlighted by recent recommendations. Despite the decreased use of corticosteroids, the increased use of hydroxychloroquine, and the lower disease activity observed in more recent pregnancies, pregnancy outcome was not improved. This can be related to a lower rate of preconception counseling (probably due to the increasing number of patients referred to our pregnancy clinic when already pregnant) in this group but also to the higher age at conception, the higher disease duration, and the high number of non-Caucasian patients, that are known to have a more difficult-to-treat disease because of their ethnicity and social status.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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'admission1
Résumé présentoui

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