Effect of maternal smoking on prenatal screening for Down syndrome and trisomy 18 in the first trimester of pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the impact of maternal smoking on first-trimester prenatal screening results for Down syndrome and trisomy 18. METHODS: Data on maternal smoking status, maternal age, gestational dating, levels of free beta-human chorionic gonadotrophin (beta-hCG) and pregnancy-associated plasma protein A (PAPP-A) in maternal blood and fetal nuchal translucency (NT) thickness were analyzed from a cohort of 53 114 women. Statistical analyses were carried out for crude and adjusted comparisons between smoking and nonsmoking groups. RESULTS: In women who smoked during the first trimester of pregnancy, PAPP-A and free beta-hCG levels from dried blood were significantly decreased (p < 0.001) and fetal NT thickness was significantly increased (p < 0.001). For an overall risk assessment combining maternal age and biochemical and ultrasound markers, no significant changes for Down syndrome were found with smoking, but significant increases in average risk as well as in positive rates were found for trisomy 18 (p < 0.001). A potential association between maternal smoking and trisomy 18 remains to be clarified. CONCLUSION: Adjustment for smoking is recommended in first-trimester prenatal screening for trisomy 18 and probably not warranted for Down syndrome because of the cancelling effects of decreased free beta-hCG and increased NT. Further research is required to demonstrate a biological association between maternal smoking and trisomy 18.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».