Blood Pressure Variability and Adverse Pregnancy and Cardiovascular Outcomes in the ALSPAC Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Outside pregnancy, blood pressure variability (BPV) predicts cardiovascular events. We aimed to study associations (if any) between visit-to-visit BPV in pregnancy and (1) adverse maternal/perinatal outcomes, and (2) long-term maternal cardiovascular outcomes. We conducted a secondary analysis of data from ALSPAC (Avon Longitudinal Study of Parents and Children). METHODS: Adjusted logistic regression assessed relationships between visit-to-visit BPV (by the measures of SD, average real variability, and variability independent of mean) and pregnancy outcomes (gestational/severe hypertension, preeclampsia, preterm birth, small-for-gestational-age infants, neonatal intensive care unit admission, stillbirth, and perinatal death). Adjusted Cox regression assessed relationships between visit-to-visit BPV measures and long-term maternal outcomes: hypertension (measured), diabetes (self-reported), and heart disease (self-reported) as a composite. RESULTS: Among 12 509 women in ALSPAC, 4956 answered a follow-up questionnaire and 4426 attended a follow-up clinic, an average of 22 years after the index pregnancy. Measures of variability in systolic and diastolic BP (by each of SD, average real variability, and variability independent of mean) were associated with adverse pregnancy outcomes, particularly severe hypertension and preeclampsia by SD and variability independent of mean (adjusted odds ratios, 1.30-2.11). BPV in pregnancy was not associated with hypertension, diabetes, or heart disease at follow-up in adjusted analyses. CONCLUSIONS: Our findings indicate that BP variation between antenatal visits is informative for identifying risk of short-term adverse pregnancy outcomes, but BPV provides no long-term utility in predicting cardiovascular risk.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».