Maternal Inflammatory Response in Severe Preeclamptic and Preeclamptic Pregnancies
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of this study was to use serum levels of IL-6, IL-8, IL-1β, TNF-α, CD40L and HSCRP as an in vitro inflammatory stimulus in order to profile the inflammatory response of whole blood from pregnant women with preeclampsia and severe preeclampsia, and to determine whether this functional response fits with imbalance. Methods: The preeclampsia group (n = 27) and severe preeclampsia group (n = 21) were generated by matching the diagnostic criteria of the International Society for the Study of Hypertension in Pregnancy (ISSHP). Control group (n = 21) was matched for gestational stage, maternal age, and parity. The panel of cytokines analyzed included interleukin IL-1β, IL-6, IL-8, and TNF-α, HSCRP, CD40L for all groups. Results: There were statistically high values of IL-6 (P < 0.003) and TNF-α (P < 0.003) at preeclampsia group versus control group, the significantly high values of IL-6 (P < 0.001) and IL-1β (P < 0.005) was found at the severe preeclampsia group versus control group. There were no significant difference between the groups of preeclampsia and severe preeclampsia for IL-6, IL-8, IL-1β, TNF-α, CD40L and HSCRP. Conclusion: Increasing gestational age in normal pregnancy features an increased inflammatory responsiveness, which is potentially a preparatory mechanism for maternal sensitivity to the fetal triggers of labour. This increase in response is mirrored by women with preeclampsia, highlighting the importance of stratifying patients according to the timing the onset of disease given their inherent differences in inflammatory function. It is important to know determinative factors for changing preeclampsia to severe preeclampsia. Increased level of IL-6 and TNF-α may play on the role of triggering factors for preeclampsia and severe preeclampsia. So it must be studied to be determining cut off value of these parameters. doi:10.4021/jcgo44w
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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 | 0,004 | 0,023 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».