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Enregistrement W2948324154 · doi:10.1111/1471-0528.15752

Maternal blood flow to the placenta

2019· article· en· W2948324154 sur OpenAlexaff
Federico Prefumo, Stuart Campbell, Eric Jauniaux

Notice bibliographique

RevueBJOG An International Journal of Obstetrics & Gynaecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensCReATe Fertility Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlacentaBlood flowIntervillous spaceObstetricsNuclear medicinePregnancyCardiologyFetus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the late 1940s, Beker (J Obstet Gynae Br Emp 1948;55:786–65) and Bastiaanse and Mastboom (Ned Tijdschr Geneesk 1949;93:2609–18) hypothesised that placental hypoxia could be the trigger for pre-eclampsia. However, no reliable technique existed at that time to assess maternal blood flow to the placenta. In 1953, McClure Brown and Veall from the Hammersmith Hospital in London described a technique to measure maternal blood flow to the placenta in normotensive and hypertensive pregnancies (J Obstet Gynae Br Emp 1953;60:141–7). They blindly inserted an 18-G needle infusing procaine for analgesia, until they could tap blood from the choriodecidual space. At that point, saline marked with radioactive sodium was rapidly injected with a specially designed tool (Figure 1), and the radioactive decay curve over the placenta was drawn with a Geiger counter. The radioactive sodium washout was thought to be correlated with maternal blood flow, and was slower in hypertensive women, suggesting a 60% reduction in blood flow compared with controls. The Doppler principle was first described by Christian Andreas Doppler in Austria in 1842. Medical applications of ultrasonic Doppler techniques were first implemented by Shigeo Satomura and Yasuhara Nimura at the Institute of Scientific and Industrial Research in Osaka, Japan, in 1955 for the study of cardiac valvular motion and pulsations of peripheral blood vessels (Kaneko Ultrasound Med Biol 1986;12:187–95). The Satomura team, which also included Ziro Kaneko, pioneered transcutaneous Doppler flow measurements in 1959, several years ahead of similar work at the University of Washington in Seattle, USA. It has also become known from the work of Ziro Zaneko and Kanemasa Kato in Satomura's laboratory in 1962, that blood flow can be detected by the ultrasonic Doppler method, largely because blood itself consists of a suspension of ‘uncorrelated point back-scatterers’ (the red cells) with varying density and compressibility, and not because of turbulence in the flow stream as previously thought. In 1966, Kato and Izumi pioneered the directional flow-meter using the local oscillation method where flow directions were detected and displayed. This was a breakthrough in Doppler instrumentation as reverse flow in blood vessels could then be documented. Stuart Campbell and David Griffin at King's College Hospital in London suggested, in 1983, that the shape of the arterial flow velocity waveforms would be more useful in fetal assessment. In the same year, Campbell et al. also reported on the association of abnormal uterine and placental arcuate arterial waveforms with proteinuric hypertension and low birthweight (Lancet 1983;1:675–7). A few years later, Trudinger et al. confirmed that uteroplacental blood flow is reduced in pregnancies complicated by fetal growth restriction or pre-eclampsia (Br J Obstet Gynaecol 1985;92:39–45). This paved the way for non-invasive assessment of uteroplacental blood flow, and for studies on the early prediction of pre-eclampsia, such as the one published by Sovio and Smith in this issue of BJOG (BJOG 2019;126:963–70). The authors declare no conflicts of interest. Completed disclosure of interests form available to view online as supporting information. Please note: The publisher is not responsible for the content or functionality of any supporting information supplied by the authors. Any queries (other than missing content) should be directed to the corresponding author for the article.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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