Association Between Preeclampsia and Congenital Heart Defects
Notice bibliographique
Résumé
(JAMA. 2015;314(15):1588–1598) Congenital heart defects are the most common anomaly in infants and are a major cause of infant morbidity and mortality. The origins of congenital heart defects, therefore, need to be better studied in order to improve prevention and earlier detection. Recent studies have tried to identify biomarkers for congenital heart defects as well as preeclampsia. Biomarker findings associated with heart defects include imbalances in proangiogenic signaling proteins, such as vascular endothelial growth factor and placental growth factor, and antiangiogenic proteins, such as soluble endoglin and fms-like tyrosine kinase 1. Imbalances in these same biomarkers have been found with preeclampsia, where there is an excess of soluble endoglin and fms-like tyrosine kinase 1 relative to placental growth factor and vascular endothelial growth factor. Angiogenic mechanisms may be part of a shared pathologic pathway for preeclampsia and congenital heart defects. Studies have shown that the pathologic changes associated with preeclampsia begin early in pregnancy, around the time that fetal heart development is occurring. This current study tried to determine the relationship between preeclampsia and the prevalence of congenital heart defects in infants whose mothers had the disorder.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».