Phenotypes of Pregnant Women Who Subsequently Develop Hypertension in Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Background Hypertensive disorders complicating pregnancy are a major cause of maternal death. Our objective was to evaluate maternal clinical, hemodynamic, and placental prognostic indicators in a consolidated manner to identify women who develop hypertension in pregnancy. Methods and Results Twenty‐six normotensive pregnant women from a specialized Placenta Clinic at increased risk of developing de novo hypertension and 20 normotensive healthy pregnant controls were recruited at 22 to 26 weeks' gestation. Fourteen maternal clinical, hemodynamic, and placental characteristics were assessed in the second trimester and aggregated. Principal component analysis of this combined data set determined that 3 dimensions accounted for 56% of the cohort variability. The first dimension accounted for 31% of the cohort variability, with significant contributions from total peripheral resistance, endoglin, and cardiac output. The second dimension was predominantly influenced by body mass index and mean arterial pressure, while uric acid and myeloperoxidase mainly contributed to the third dimension. Unsupervised clustering identified 3 groups within this combined data set. Total peripheral resistance was the most significant distinguishing parameter between these groups ( P <0.0001), followed by placental growth factor, endoglin, and cardiac output ( P <0.0001). Using these 4 parameters, a receiver operating curve was constructed with an area under the curve of 0.975 (95% confidence interval 0.93–1) for the prediction of developing hypertension in pregnancy. Conclusions Consolidated assessment of prognostic indicators in the second trimester of pregnancy may be useful to characterize and distinguish pathways by which women may develop hypertension in pregnancy. This approach could contribute to the development of pathway‐specific preventative and antihypertensive treatment strategies.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».