Serum vascular endothelial growth factor as a possible marker for early ectopic pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study evaluated serum vascular endothelial growth factor (VEGF) concentrations in women with normal intrauterine pregnancy (IUP), arrested IUP and ectopic pregnancy (EP). METHOD: This was a prospective, case-control study evaluating serum VEGF concentrations among 45 early pregnant women who subsequently were found to have an EP, a normal IUP or an arrested IUP (15 women in each group). Patients were stratified according to serum VEGF concentrations above and below 200 pg/ml. RESULTS: There was a significant difference in VEGF concentrations among women with EP, arrested IUP and normal IUP (306.1 +/- 26.5, 169.7 +/- 16.6 and 27.0 +/- 4.4 pg/ml respectively, P < 0.001). With a cut-off concentration of 200 pg/ml, serum VEGF could distinguish normal IUP from EP with a sensitivity of 88%, a specificity of 100% and a positive predictive value of 100%. Between EP and arrested IUP, the sensitivity was 87.5%, specificity 75% and positive predictive value of 77.8%. CONCLUSIONS: VEGF is a potential marker for EP. Its concentrations in women with EP are higher than in those with normal and arrested IUP.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».