Intraplacental Villous Artery Doppler as an Independent Predictor for Placenta-Mediated Disease and Its Comparison with Uterine Artery Doppler and/or Placental Biochemical Markers in Predictive Models: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To validate intraplacental villous artery (IPVA) Doppler as a predictor for placenta-mediated diseases (PMDs), to compare its predictive value with uterine artery (UtA) Doppler and placental biochemical markers, and to assess its value in predictive PMD models. METHODS: IPVA and UtA indices (pulsatility index [PI] and resistance index [RI]) were recorded at 18-24 weeks of gestation in a cohort of 117 women. The predictive values of IPVA, UtA, and placental biochemical markers were analyzed and compared between the PMD group (the women who developed preeclampsia or intrauterine growth restriction) and the non-PMD group (the women who remained healthy throughout pregnancy and 3 months postpartum) using the receiver-operating characteristic curves. Logistic regression was used to compare predictive models for PMDs based on IPVA, UtA, and/or biochemical markers. RESULTS: 31 (26.5%) women developed PMD (17 preeclampsia and 14 intrauterine growth restriction). IPVA PI was significantly higher in the PMD group than in the non-PMD group (p = 0.001). UtA PI and RI values remained nonsignificant between both groups (p = 0.066 and 0.104, respectively). IPVA PI from the 3 main branches of the placenta, and specifically the central main stem villi, showed a strong association with PMDs in comparison to UtA (p = 0.03 and 0.001 vs. 0.29). Model prediction including IPVA and UtA PI with or without placental biomarkers did not add any further significance to IPVA PI alone (p = 0.03, 0.41, and 0.36). CONCLUSIONS: IPVA PI appears superior to UtA PI or RI and placental biomarkers in PMD prediction. Model prediction for PMDs including IPVA, UtA Doppler, and biochemical markers did not enhance prediction values compared to IPVA Doppler alone.
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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 ».