Sidestream Dark Field Imaging of the Microcirculation to Assess Preeclampsia Microvascular Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Development of predictive models of preeclampsia has only yielded modest results. We hypothesized that impaired indices of microcirculatory function could be detected using sidestream dark field imaging. The objective of this study was to examine microvascular function in women at high risk for preeclampsia at mid-gestation. METHODS: Women between 16 and 22 weeks of gestation were screened for eligibility. Patients were recruited if they met eligibility criteria indicating high risk for preeclampsia. Investigators performed non-invasive sidestream dark field imaging of the sublingual microcirculation. Images were analyzed to determine microcirculatory parameters (microvascular flow index, perfused vessel density, total vessel density, and proportion of perfused vessels). After delivery, charts were reviewed to determine if they developed gestational hypertension, preeclampsia or severe preeclampsia. RESULTS: Twelve of 66 participants (18.2%) developed preeclampsia or severe preeclampsia during the course of their pregnancy. Microvascular flow index was not significantly different between participants with normal pregnancies and participants with preeclampsia or severe preeclampsia (2.75 ± 0.38 vs. 2.80 ± 0.34, respectively; P = 0.459). Similarly, there were no significant differences between groups in the remaining microcirculatory parameters. CONCLUSIONS: Sidestream dark field imaging of the sublingual microcirculation may remain an appropriate tool to identify women at risk for preeclampsia, albeit later in pregnancy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».