OC08.01: Effective screening for pre‐eclampsia by maternal factors and biomarkers at 11–13 weeks' gestation
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to develop a competing risk model for pre-eclampsia (PE) based on maternal factors and biomarkers. The data for this study were derived from prospective screening for adverse outcomes in women who attended for their routine first scan at 11–13 weeks gestation in 2 maternity hospitals in England. We screened near 36,948 singleton pregnancies that included 1,058 pregnancies (2.9%) that developed PE. Bayes theorem was used to combine the a priori risk from maternal factors with various combinations of biophysical and biochemical markers multiple of the median values. Five-fold cross validation was used to assess the performance of screening for PE that delivered at <37 weeks gestation (preterm-PE) and ≥37 weeks gestation (term-PE) by models that combined maternal factors with individual biomarkers and their combination with screening by maternal factors alone. In pregnancies that developed PE the values of uterine artery pulsatility index (PI) and mean arterial pressure (MAP) were increased, and the values of serum pregnancy-associated plasma protein-A (PAPP-A), and placental growth factor (PlGF) were decreased. For all biomarkers, the deviation from normal was greater for preterm than term-PE; therefore, the performance of screening was related inversely to the gestational age at which delivery became necessary for maternal and/or fetal indications. Combined screening by maternal factors, uterine artery PI, MAP, and PlGF predicted 75% (95% confidence interval [CI], 70-80%) of preterm-PE and 47% (95% CI, 44-51%) of term-PE, at a false-positive rate of 10%; inclusion of PAPP-A did not improve the performance of screening. Such detection rates are superior to the respective values of 49% (95% CI, 43-55%) and 38% (34-41%) that were achieved by screening with maternal factors alone. Combination of maternal factors and biomarkers provides effective first-trimester screening for preterm-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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».