Pulse wave analysis: a preliminary study of a novel technique for the prediction of pre‐eclampsia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate whether first-trimester arterial pulse wave analysis (PWA) can predict pre-eclampsia. DESIGN: This was a prospective screening study. SETTING: The Homerton University Hospital, a London teaching hospital. POPULATION: Two hundred and ten low-risk women with a singleton pregnancy were analysed. METHODS: Radial artery pulse waveforms were measured between the 11(+0) and 13(+6) weeks of gestation and the aortic waveform derived by applying a generalised transfer function. Augmentation pressure (AP) and augmentation index at heart rate of 75 beats per minute (AIx-75), measures of arterial stiffness, were calculated. The multiple of the gestation-specific median in controls for AP and AIx-75 were calculated. Logistic regression models were developed and their predictive ability assessed using the area under the receiver operator curve. MAIN OUTCOME MEASURES: Prediction of pre-eclampsia by AIx-75. RESULTS: Fourteen (6.7%) women developed pre-eclampsia, and 196 remained normotensive. Eight of the 14 women developed pre-eclampsia before 34 weeks of gestation (early-onset pre-eclampsia). For a false-positive rate of 11%, AIx-75 had a detection rate of 79% for all cases of pre-eclampsia and 88% for early-onset pre-eclampsia. CONCLUSION: First-trimester arterial PWA can play a significant role in understanding the pathophysiology of pre-eclampsia and may play a role in early screening.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».