Metabolomics and first-trimester prediction of early-onset preeclampsia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the use of metabolomics for the first-trimester detection of maternal metabolic dysfunction and prediction of subsequent development of early-onset preeclampsia (PE). STUDY DESIGN: This was a case-control study of maternal plasma samples collected at 11-13 weeks' gestation from 30 women who had subsequently developed PE requiring delivery before 34 weeks and 60 unaffected controls. Nuclear magnetic Resonance (NMR) spectroscopy was used to identify and quantify metabolomic changes in cases versus controls. Both genetic computing and standard statistical analyses were performed to predict the development of PE from the metabolite concentrations alone as well as the combination of metabolite concentrations with maternal characteristics and first-trimester uterine artery Doppler pulsatility index (PI). RESULTS: Significant differences between cases and controls were found for 20 metabolites. A combination of four of these metabolites (citrate, glycerol, hydroxyisovalerate, and methionine) appeared highly predictive of PE with an estimated detection rate of 75.9%, at a false-positive rate (FPR) of 4.9%. The predictive performance was improved by the addition of uterine artery Doppler PI and fetal crown-rump length (CRL) and with an estimated detection rate of 82.6%, at a FPR of 1.6%. CONCLUSION: A profound change in the first-trimester metabolite profile was noted in women who had subsequently developed early-onset PE. Preliminary algorithms appeared highly sensitive for first trimester prediction of early onset PE.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».