Associations of pregnancy-associated plasma protein-A level with essential hypertension and hypertensive disorders in pregnancy in Chinese population: a meta-analysis of 20 research studies involving 3332 individuals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the associations between serum pregnancy-associated plasma protein-A (PAPP-A) level, and essential hypertension (EH) and hypertensive disorders in pregnancy (HDP) in Chinese population. METHODS: Pertinent studies were independently searched in PubMed, Embase, Cochrane Library, Chinese Biomedical Database (CBM), Wanfang databases and China National Knowledge Infrastructure (CNKI). The standardised mean difference (SMD) with 95% CIs was used to estimate the size of the effect. The subgroup analyses and meta-regression analysis were performed to identify the sources of heterogeneity among studies. Sensitivity analysis was conducted to assess the stability of the results. The publication bias between studies was examined by using Begg's funnel plots and Egger's test. RESULTS: A total of 20 studies involving 1493 patients and 1839 controls were included in the current meta-analysis. The PAPP-A level was significantly higher in EH patients than in controls (SMD=1.960, 95% CI 1.305 to 2.615, p<0.001), and significant associations were observed in all subgroups. The PAPP-A level was also significantly higher in HDP patients than in healthy pregnant women (SMD=2.249; 95% CI 1.324 to 3.173, p<0.001). The positive association between PAPP-A level and the risk of HDP was consistently observed in all subgroups except the subgroup with low NOS score. CONCLUSIONS: The present meta-analysis suggests that an elevated PAPP-A level may be associated with susceptibilities to EH and HDP.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,058 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».