Diagnostic Performance of Placental Growth Factor in Women With Suspected Preeclampsia Attending Antenatal Facilities in Maputo, Mozambique
Notice bibliographique
Résumé
In well-resourced settings, reduced circulating maternal-free placental growth factor (PlGF) aids in either predicting or confirming the diagnosis of preeclampsia, fetal growth restriction, stillbirth, preterm birth, and delivery within 14 days of testing when preeclampsia is suspected. This blinded, prospective cohort study of maternal plasma PlGF in women with suspected preeclampsia was conducted in antenatal clinics in Maputo, Mozambique. The primary outcome was the clinic-to-delivery interval. Other outcomes included: confirmed diagnosis of preeclampsia, transfer to higher care, mode of delivery, intrauterine fetal death, preterm birth, and low birth weight. Of 696 women, 95 (13.6%) and 601 (86.4%) women had either low (<100 pg/mL) or normal (≥100 pg/mL) plasma PlGF, respectively. The clinic-to-delivery interval was shorter in low PlGF, compared with normal PlGF, women (median 24 days [interquartile range, 10–49] versus 44 [24–81], P =0.0042). Also, low PlGF was associated with a confirmed diagnosis of preeclampsia, higher blood pressure, transfer for higher care, earlier gestational age delivery, delivery within 7 and 14 days, preterm birth, cesarean delivery, lower birth weight, and perinatal loss. In urban Mozambican women with symptoms or signs suggestive of preeclampsia, low maternal plasma PlGF concentrations are associated with increased risks of adverse pregnancy outcomes, whether the diagnosis of preeclampsia is confirmed. Therefore, PlGF should improve the provision of precision medicine to individual women and improve pregnancy outcomes for those with preeclampsia or related placenta-mediated complications.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».