Vaginal Fluid Inflammatory Biomarkers and the Risk of Adverse Neonatal Outcomes in Women with PPROM
Notice bibliographique
Résumé
Objective The purpose of this study was to evaluate the predictive value of vaginal fluid biomarkers for chorioamnionitis and adverse perinatal outcomes in women with preterm premature rupture of membranes (PPROM). Methods We recruited women with PPROM, without clinical chorioamnionitis, between 22 and 36 weeks' gestation. Vaginal fluid was collected on admission for the measurement of metalloproteinase-8 (MMP-8), interleukin-6 (IL-6), lactate, and glucose concentration. Placental pathology and neonatal charts were reviewed. Primary outcomes were histological chorioamnionitis and adverse neonatal neurological outcomes (intraventricular hemorrhage grade 2 or 3, periventricular leukomalacia, or hypoxic/ischemic encephalopathy). Linear regression analyses were used to adjust for gestational age at PPROM. Results Twenty-seven women were recruited at a mean gestational age of 31.6 ± 3.1 weeks, including 25 (93%) with successful collection of vaginal fluid sample. Histological chorioamnionitis and adverse neonatal neurological outcomes were observed in nine (33%) and four (15%) cases, respectively. In univariate analysis, MMP-8, IL-6, glucose, and lactate concentrations in vaginal fluid were associated with the risk of chorioamnionitis but not anymore after adjustment for gestational age at PPROM. MMP-8 concentration was the only biomarker associated with adverse neurological outcome, and it remained significant after adjustment for gestational age at PPROM (p = 0.02). Conclusion Vaginal fluid inflammatory biomarkers at admission for PPROM could predict adverse perinatal outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».