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Enregistrement W2806013901 · doi:10.1111/ajo.12831

Placental growth factor as an indicator of fetal growth restriction in late‐onset small‐for‐gestational age pregnancies

2018· article· en· W2806013901 sur OpenAlexaff
Ngaire Anderson, Monique de Laat, Samantha J. Benton, Peter von Dadelszen, Lesley McCowan

Notice bibliographique

RevueAustralian and New Zealand Journal of Obstetrics and Gynaecology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFetal growthSmall for gestational ageObstetricsFetusMedicinePlacental growth factorGestational agePregnancyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: At-risk small-for-gestational age (SGA) pregnancies in New Zealand are identified using Doppler ultrasound; fetuses with Doppler abnormalities are considered growth restricted (FGR). Low maternal placental growth factor (PlGF) has also been associated with late-onset FGR. AIMS: To investigate whether low PlGF at diagnosis of late-onset SGA identifies the same fetuses classified FGR by detailed Doppler studies, and the association between low PlGF and adverse pregnancy outcomes. METHODS: Among an historical database of normotensive suspected SGA pregnancies (fetal abdominal circumference <10th percentile) ≥32 weeks gestation, the ability of low PlGF (<5th percentile) to identify FGR infants was investigated. 'Initial FGR' was an abnormal umbilical artery resistance index (RI) or estimated fetal weight <3rd customised centile. 'Secondary FGR' was abnormal internal carotid RI, cerebro-placental ratio and/or mean uterine artery RI. Development of hypertensive disease and adverse perinatal outcomes were compared by PlGF status. RESULTS: Of 136 SGA pregnancies, 56 (41.1%) had initial FGR. Of the remaining, 20 (25.0%) had secondary FGR, 17 (21.3%) low PlGF. The sensitivity of low PlGF identifying secondary FGR was 0.30 (95% CI 0.14-0.50), specificity 0.83 (0.70-0.92), positive predictive value 0.47 (0.23-0.72) and negative predictive value 0.70 (0.57-0.81). Overall, low PlGF occurred in 44/136 (32.4%) pregnancies and was associated with gestational hypertensive disease (63.6% vs 15.2%, P < 0.01), adverse perinatal outcome (34.1% vs 15.2%, P = 0.01) and very low birthweight (customised centile 2.2 vs 6.8, P < 0.01). CONCLUSIONS: At diagnosis of late-onset SGA, low PlGF was poor at identifying Doppler-defined FGR. Low PlGF identified pregnancies at risk of hypertensive disease, adverse perinatal outcome and very low birthweight.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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