Blunted Overnight Blood Pressure Dipping in Second Trimester; A Strong Predictor of Gestational Hypertension and Preeclampsia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preeclampsia is a global burden with 10 million incidences annually and 210 daily deaths worldwide. Diagnosis is mainly based on the features following full presentation. OBJECTIVE: This study explored whether early pregnancy circadian changes of ambulatory blood pressure monitoring (ABPM) could predict preeclampsia and hypertension. METHODS: In a prospective study, 294 pregnant women who were referred to Sarem Women's Hospital, Iran were recruited. Systolic, diastolic and mean arterial pressures (MAP) were recorded (diurnally and nocturnally) in each trimester. Dipping was defined as a minimum 10% decrease in blood pressure. RESULTS: Of the 251 women who completed the study, 25 percent (n=63) experienced blunted MAP dipping during sleep phases in the second trimester. Eighty-nine percent (n=56) experienced hypertensive disorder in the third trimester, one-third of which experienced preeclampsia. Of the women with normal MAP dipping (n=188), 5 percent (n=10) had gestational hypertension and 1 percent (n=2) became preeclamptic. (P<0.0001). CONCLUSION: This study clearly demonstrated blunted blood pressure dipping overnight during the second trimester which is a strong predictor of forthcoming pregnancy-induced hypertension and preeclampsia. A scoring system was developed to predict hypertensive disorder and it was significantly correlated with preeclampsia occurrence.
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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 ».