Placental Growth Factor as a Prognostic Tool in Women With Hypertensive Disorders of Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
The PlGF (placental growth factor) has been largely demonstrated to be associated with the diagnosis of the hypertensive disorders of pregnancy (HDPs); however, it is unclear how useful it is for the prognosis of the condition. Our objective was to provide a summary of important findings of its prognostic ability by systematically reviewing studies that examined the ability of the PlGF, either independently or combined with other factors, to predict maternal and fetal complications resulting from the HDPs. We included studies published before January 30, 2017, reporting on the use of the PlGF as a prognostic test for women with confirmed HDPs or suspected preeclampsia. Of the 220 abstracts identified through MEDLINE, Embase, and CINAHL (Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature), 17 studies were eligible for our review. Prognostic performance was evaluated by sensitivity, specificity, likelihood ratios, and area under the receiver operating characteristic curve. PlGF showed moderate-to-high evidence (likelihood ratios of ≥5 or ≤0.2 or area under the receiver operating characteristic curves ≥0.70) for identifying women at the highest risk of preterm delivery or neonatal outcomes (10/12 studies) but showed no clinically useful performance for the prediction of adverse maternal outcomes. PlGF may aid in the management of women with HDPs to avert fetal complications. Future studies should determine an optimum threshold for the marker to guide delivery and should examine whether its use for predicting adverse maternal outcomes in women with HDPs can be improved.
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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 | 0,005 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».