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Enregistrement W2085791984 · doi:10.1155/2011/980985

Use of Near-Infrared Spectroscopic Analysis of Second Trimester Amniotic Fluid to Assess Preterm Births

2011· article· en· W2085791984 sur OpenAlexafffund
Kristin M. Power, Javier E. Sánchez-Galán, Gary W. Luskey, Kristine G. Koski, David H. Burns

Notice bibliographique

RevueJournal of Pregnancy · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePreterm Birth and Chorioamnionitis
Établissements canadiensSt Mary's Hospital CentreMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstituto para la Formación y Aprovechamiento de Recursos HumanosNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésAlgorithmMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This pilot study investigated the possibility that metabolomic differences exist in second trimester of women delivering at term (≥37 weeks, n = 216) and preterm (≤35 weeks, n = 11). For this retrospective study, biobanked AF samples underwent near-infrared (NIR) spectral analysis using wavelengths from 700 to 1050 nm. Spectral data was compressed then optimized by multilinear regression to create a calibration model. The resultant model was able to classify term and preterm births based on differing AF metabolomic profiles with a sensitivity and specificity of 100%. When groups were classified using a prematurity index (PI), there was a statistical difference (P < 0.001) between the predicted preterm group (PI 0.77 ± 0.08) and the term group (PI 1.00 ± 0.02). In conclusion, the 2nd trimester AF samples showed distinct differences in metabolomic profiles between patients delivering preterm as compared to those at term in functional groups related to proteins, carbohydrates, fats, polyols, and water.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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