Maternal <scp>HPA</scp>‐1a antibody level and its role in predicting the severity of Fetal/Neonatal Alloimmune Thrombocytopenia: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: In Caucasians, fetal/neonatal alloimmune thrombocytopenia (FNAIT) is most commonly due to maternal HPA-1a antibodies. HPA-1a typing followed by screening for anti-HPA-1a antibodies in HPA-1bb women may identify first pregnancies at risk. Our goal was to review results from previous published studies to examine whether the maternal antibody level to HPA-1a could be used to identify high-risk pregnancies. MATERIALS AND METHODS: The studies included were categorized by recruitment strategies: screening of unselected pregnancies or samples analyzed from known or suspected FNAIT patients. RESULTS: Three prospective studies reported results from screening programmes, and 10 retrospective studies focused on suspected cases of FNAIT. In 8 studies samples for antibody measurement, performed by the monoclonal antibody immobilization of platelet antigen (MAIPA) assay, and samples for determining fetal/neonatal platelet count were collected simultaneously. In these 8 studies, the maternal antibody level correlated with the risk of severe thrombocytopenia. The prospective studies reported high negative predictive values (88-95%), which would allow for the use of maternal anti-HPA-1a antibody level as a predictive tool in a screening setting, in order to identify cases at low risk for FNAIT. However, due to low positive predictive values reported in prospective as well as retrospective studies (54-97%), the maternal antibody level is less suited for the final diagnosis and for guiding antenatal treatment. CONCLUSION: HPA-1a antibody level has the potential to predict the severity of FNAIT.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».