The role of aspirin and inflammation on reproduction: the EAGeR trial
Notice bibliographique
Résumé
Inflammation has been linked to several complications in pregnancy, including pregnancy loss. Due to its anti-inflammatory properties, aspirin, a widely available and inexpensive therapy, has potential to help mitigate the negative effects of inflammation along the reproductive pathway. Therefore, the Effects of Aspirin in Gestation and Reproduction (EAGeR) trial was designed to elucidate whether preconception-initiated daily low-dose aspirin would increase the live birth rate in women with 1-2 prior pregnancy losses and no infertility diagnosis and attempting unassisted conception. Here, we present an overview of the collected findings. Low-dose aspirin was associated with an increased live birth rate among women with a single loss at <20 weeks gestation within the past year. When stratified by tertile of C-reactive protein (CRP), a biomarker of inflammation, treatment with aspirin restored a decrement in the live birth rate in women in the highest CRP tertile (relative risk 1.35, 95% confidence interval 1.08-1.67), increasing to similar rates as women of the lower and mid-CRP tertiles. The same effect modification by inflammation status was observed when examining the effect of low-dose aspirin on offspring sex ratio. These results suggest that inflammation plays an important role in reproduction, and that chronic, low-grade inflammation may be amenable to aspirin treatment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».