Common Variable Immune Deficiency in Pregnancy: Multidisciplinary Approach to Improving Obstetrical Outcome
Notice bibliographique
Résumé
not-yet-known not-yet-known not-yet-known unknown Background: Pregnancy poses unique challenges for women with Common Variable Immune Deficiency (CVID), requiring tailored immunological and obstetrical management. Presently, there are no guidelines available to guide manage of such patients. Standardizing care for patients with CVID who are pregnant or contemplating pregnancy is important to optimize maternal and fetal outcomes. Methods: A systematic review of the literature was performed to guide clinical management recommendations. A retrospective chart review of women with CVID who became pregnant while receiving care at the McGill University Health Centre between 2015–2025 was conducted. Maternal, obstetrical, immunological, and immediate neonatal outcomes are described. Results: Key management principles included trimester-based immunoglobulin (IgRT) dose adjustments, regular monitoring of serum IgG, proactive management of autoimmune or infectious complications, and multidisciplinary coordination. SCIG therapy offered flexibility and stability of IgG levels. Conclusion: Pregnancy in women with CVID can result in favorable outcomes when managed with structured IgRT protocols, regular surveillance, and integrated multidisciplinary care. We propose a management algorithm based on available literature and our single center experience. This can be used as a framework for future prospective studies which are needed to refine management strategies.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».