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Enregistrement W1496975124 · doi:10.1111/1471-0528.13529

Maternal adaptation to pregnancy is at least in part influenced by fetal gender

2015· letter· en· W1496975124 sur OpenAlexaff
Richard Brown

Notice bibliographique

RevueBJOG An International Journal of Obstetrics & Gynaecology · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFetusPregnancyFetal growthPlacentaEndocrinologyPhysiologyMedicineBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An age-old question, 'is it a boy or a girl?' may be of greater significance than we have assumed! Differences in fetal growth rates by gender have been recognised for decades; however, the reasons why such differences exist remain poorly understood. Constitutional, genetic, metabolic, and many other factors have been proposed as affecting fetal growth and gender-related growth differences. The importance of placental function in fetal growth is unquestionable. Although each fetus has its own phenotype, it has typically been assumed that it is maternal factors that exhibit the greatest influence on placental function, and thereby upon fetal development. Examples include the patterns of fetal growth seen in mothers with medical issues such as diabetes, hypertension, or those with a pro-thrombotic disposition; however, recent data highlight the importance of maternal–fetal interactions, and furthermore what role fetal gender may have to play in these. Differential responses in fetal growth have been observed between genders with respect to maternal height and weight (Lampl et al. Am J Hum Biol 2010;22:431–443). Rather than the expected (that fetal weight would correlate directly with maternal height and weight), this study showed contrasting, gender-specific, growth patterns that varied not only with time but also with maternal height and weight independent of each other. Recent publications have demonstrated more direct associations between fetal gender and placental function. It appears that male fetuses are better able to maintain placental growth than females in the presence of maternal pre-eclampsia (Roland et al. Pregnancy Hypertension 2013;3:95). Prior data from the current authors suggest that fetal gender is associated with differences in placental function from early pregnancy, as demonstrated by observed differences in first-trimester placental biomarkers in uncomplicated pregnancies (Brown Placenta 2014;35:359–64). Although these differences may be superseded in pathological states, important gender influences persist nonetheless, with maternal blood pressures in complicated pregnancies (including pre-eclampsia) being higher in pregnancies with female fetuses (Brown et al. Pregnancy Hypertension 2015;5:31–2). In this present study (Brown et al. BJOG 2016; 123:1087–95) the authors have evaluated maternal vascular adaptation to pregnancy through the assessment of uterine artery Doppler and blood pressure, and have shown that pregnancies with male fetuses were more frequently associated with evidence of poor maternal vascular adaptation. Offering an important insight into the function of the fetoplacental unit, these data represents another piece in an as yet incomplete puzzle. The interactions between mother and fetus appear even more complex than was previously thought, and the balances and interplays that exist between the two appear themselves subject to modification by disease states. Further studies may highlight the roles that not only fetal gender but other fetal characteristics play. An understanding of how these might interact with various parental factors may provide further insights into the regulation of placental function and subsequent fetal development in both normal and complicated pregnancies. An improved understanding of these interrelationships is required in order for us to be better able to influence higher risk pregnancies and improve outcomes. None declared. Completed disclosure of interests form available to view online as supporting information.

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)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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