Low levels of maternal serum PAPP‐A in early pregnancy and the risk of adverse outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine if low maternal serum level of pregnancy associated plasma protein A (PAPP-A) measured in early pregnancy can predict adverse pregnancy outcomes and to examine the gestational age (GA) sampling interval for these outcomes. METHODS: This was a nested case-control study from a prospective cohort of women recruited at <20 weeks of gestation in Halifax, NS. Cases (n=248) were defined as women who had a fetal loss or developed preeclampsia, severe pregnancy-induced hypertension (PIH), or small for gestational age infant (SGA). Controls (n=244) were frequency matched to cases by GA at the time of serum sampling (6 to <20 weeks GA). Participant information was obtained from questionnaires and medical chart reviews. RESULTS: Women with a low PAPP-A measure [ 0.4 MoM). However, performance as a screening test was poor [sensitivity=38.7%; specificity=81.6%; positive likelihood ratio (LR)=2.1; negative LR=0.75]. In the adjusted model, the 10- to 14-week GA period was the only time period where low PAPP-A was significantly associated with adverse outcomes. CONCLUSIONS: Women with a low PAPP-A early in their pregnancy have twice the risk of an adverse outcome, though PAPP-A as a one-time single marker test has limited value.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».