Real-world trends in rheumatic disease rates among pregnancies in Ontario, Canada: A repeated cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite increasing rheumatic disease prevalence among female individuals in Ontario, Canada, research is limited on whether this has translated to an increased proportion of pregnancies with rheumatic diseases. This study aimed to assess rheumatic disease rates among pregnant individuals in Ontario, Canada. METHODS: Using healthcare administrative claims databases from ICES, the proportion of pregnancies with rheumatoid arthritis (RA), systemic lupus erythematosus (SLE), psoriatic arthritis (PsA), and ankylosing spondylitis (AS) from April 2011 to March 2021 were examined. The Mann-Kendall rank correlation test was used to test for trends in overall and individual rheumatic disease rates across the study period. RESULTS: In total, 1,408,100 pregnancies were recorded from fiscal years 2011-2020 in Ontario. Of these, 4,392 involved patients with rheumatic diseases. The overall rheumatic disease rate among pregnant individuals increased by 24% from 28.3 to 35.2 pregnancies per 10,000 over the study period (p = 0.0157). RA rates increased 22% from 11.1 to 13.5 per 10,000 (p = 0.0056), while PsA rates increased 111% from 0.9 to 1.9 per 10,000 (p = 0.0157). SLE, AS, and multiple rheumatic disease rates did not increase significantly. CONCLUSION: The proportion of individuals with rheumatic diseases pursuing pregnancy in Ontario has increased, perhaps aided by advancements in disease diagnostics and treatment strategies. Further research is needed to link antirheumatic drug safety to pregnancy outcomes and explore other factors that may influence pregnancy rates among this patient population.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».