The detrimental effect of autoimmune hepatitis in pregnancy: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Autoimmune hepatitis (AIH), a chronic inflammatory liver disease, poses unique challenges during pregnancy. In AIH, the immune response triggers inflammation, potentially leading to cirrhosis if left untreated. The study aims to provide comprehensive insights into the relationship between AIH and pregnancy, guiding clinicians in optimal maternal management. Methods: Our meta-analysis includes data searched up to 1 January 2024. Eligibility criteria encompassed studies focusing on pregnant individuals with AIH, excluding case reports, letters, reviews, and incomplete papers. Data extraction, quality assessment using Cochrane risk of bias or Newcastle–Ottawa Scale, and quantitative analysis through Comprehensive Meta-Analysis were performed. Results: The literature search included 15 studies, involving 38 679 pregnant women with AIH across 10 countries. Maternal outcomes, such as disease flare [event rate ( E ) = 0.228, 95% CI: 0.13–0.36; P = 0.000] and maternal deaths, indicated significant associations. The incidence of gestational diabetes was higher in AIH patients ( E = 0.091, 95% CI: 0.043–0.184; P = 0.001), showing notable heterogeneity. Fetal outcomes demonstrated significant associations with preterm births ( E = 0.190, 95% CI: 0.131–0.268; P = 0.000), fetal loss ( E = 0.142, 95% CI: 0.082–0.236; P = 0.000), and congenital anomalies ( E = 0.041, 95% CI: 0.026–0.065; P = 0.000). Conclusion: This systematic review contributes a comprehensive overview of the complex interplay between AIH and pregnancy, providing evidence for heightened risks and implications on maternal and fetal outcomes. Clinicians can leverage these findings for informed decision-making, while the study enriches the broader field of autoimmune and reproductive health.
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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 | 0,012 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».