Use of Doppler velocimetry in diagnosis and prognosis of intrauterine growth restriction (IUGR): A Review
Notice bibliographique
Résumé
Intrauterine growth restriction (IUGR) is a condition which has been difficult to assess at an early stage, resulting in the delivery of children who have poor genetic growth potential. Currently, IUGR classification is based upon the system of ultrasound biometry. Doppler velocimetry allows the measurement of hemodynamic flow of major fetal vessels, comparing the flow indices and patterns of normal and IUGR cases. In this review, the effectiveness of Doppler velocimetry in assessing blood flow in major vessels including the umbilical artery, ductus venosus, and middle cerebral artery was studied for both diagnostic and prognostic screening of IUGR. The umbilical artery is the most frequently studied vessel in Doppler velocimetry due to its accessibility and the strength of its associations with fetal outcomes. Abnormalities in the ductus venosus waveform can be indicative of increased resistance in the right atrium due to placental abnormalities. The middle cerebral artery is the most studied fetal cerebral artery and can detect cerebral blood flow and direction, which is why these three vessels were selected to be examined in this context. A potential mathematical model could be developed to incorporate these Doppler measurements which are indicative of IUGR, in order to reduce perinatal mortality. The purpose of the proposed algorithm is to integrate Doppler velocimetry with biophysical profiling in order to determine the optimal timing of delivery, thus reducing the risks of adverse perinatal outcomes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».