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Enregistrement W2883876221 · doi:10.1161/jaha.118.009595

Phenotypes of Pregnant Women Who Subsequently Develop Hypertension in Pregnancy

2018· article· en· W2883876221 sur OpenAlexafffund
Kelsey McLaughlin, Jianhong Zhang, Stephen J. Lye, John D. Parker, John‏ Kingdom

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensSinai Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePregnancyPreeclampsiaObstetricsCohortGestational hypertensionBody mass indexInternal medicineConfidence intervalHemodynamicsCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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