An association between cytomegalovirus infection and pre‐eclampsia: a case–control study and data synthesis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pre-eclampsia shares several similarities with atherosclerotic heart disease. We explored whether, like atherosclerosis, there is a potential link between cytomegalovirus (CMV) infection and pre-eclampsia. DESIGN: CMV IgG, IgM and IgA antibodies were determined by enzyme-linked immunosorbent assays in serums from pre-eclampsia (n = 78), normotensive intrauterine growth restriction (nIUGR) (n = 30) and normal pregnancy controls (n = 109). Data were analyzed by chi-squared, Kruskal-Wallis ANOVA and Mann-Whitney U-tests. Further, we conducted a comprehensive review of published studies on the relation between CMV infection and pre-eclampsia. Risk ratios (RRs) and 95% confidence interval (CI), according to CMV infection status, were calculated using Review Manager. MAIN OUTCOME MEASURES: Women with pre-eclampsia had increased CMV IgG seropositivity compared with nIUGR (p < 0.01) and normal pregnancy controls (p < 0.01). In addition, CMV IgG antibody level was higher in pre-eclampsia than normal pregnancy controls (p < 0.001). No difference was observed in CMV IgM or IgA among study groups. Data synthesis revealed that women with CMV infection were at higher risk in the development of pre-eclampsia, compared with women without CMV infection. Combined results for six studies yielded a RR of 1.5 (95% CI 1.2-1.9). CONCLUSION: CMV infection seems to affect the occurrence of pre-eclampsia. Evaluation of the relation between CMV infection and pre-eclampsia may provide mechanistic insights into pre-eclampsia-related inflammation.
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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 | 0,022 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».