Prediction of adverse pregnancy outcomes by combinations of first and second trimester biochemistry markers used in the routine prenatal screening of Down syndrome
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the associations between four defined adverse pregnancy outcomes and levels of first and second trimester maternal serum markers focusing in particular on how well combinations of markers predict these adverse outcomes. METHODS: This was a retrospective review of associations between first and second trimester serum markers and adverse pregnancy outcomes among 141 698 women who underwent prenatal screening for Down syndrome in Ontario, Canada. Detection rates (DR), false positive rates (FPR), and odds ratios were estimated using both single and combinations of markers for the adverse outcomes defined. RESULTS: Women with decreased second trimester unconjugated oestriol (uE3), deceased first trimester maternal serum pregnancy-associated plasma protein A (PAPP-A), increased second trimester serum alpha fetoprotein (AFP), or increased second trimester total human chorionic gonadotrophin (hCG) were at greater risk of developing adverse pregnancy outcomes. At a 5% FPR, combinations of these markers predicted at best 33.3% of fetal loss and 31.5% of preterm births (PTB) before 32 weeks of gestation. CONCLUSION: There are significant associations between the levels of first and second trimester serum markers and adverse obstetric outcomes. However, even combinations of these markers can only predict adverse obstetric outcomes with modest accuracy.
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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) | 0,000 | 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 découle