Postpartum metabolic syndrome and high‐sensitivity C‐reactive protein after gestational hypertension and pre‐eclampsia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the association between metabolic syndrome (MetS) and high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP), a biomarker of chronic inflammation and an independent predictor for cardiovascular disease overall and in subgroups of women with/without pre-eclampsia and gestational hypertension (GHT). METHODS: A prospective cohort study was conducted in Nairobi, Kenya. Women with pre-eclampsia or GHT and normotensive women within 12 weeks postpartum underwent physical, anthropometric, fasting lipid profile, plasma glucose, and hsCRP measurements at 6 months postpartum. A generalized linear regression model with Poisson distribution adjusted for body mass index and age was used to estimate the association between elevated hsCRP and MetS overall and stratified by pre-eclampsia or GHT. RESULTS: In the 171 women included in the study, risk of elevated hsCRP (>3 mg/L) was greater among women with compared to those without MetS (adjusted relative risk [ARR] 1.70, 95% confidence interval [CI] 1.05-2.73, P=0.03) and was statistically significantly higher in the hypertensive (ARR 2.16 95% CI 1.01-4.62, P=0.04) but not in the normotensive (ARR 1.46, 95% CI 0.93-2.28) group. CONCLUSION: Increased risk of elevated hsCRP postpartum can guide longitudinal mechanistic and intervention studies to reduce postpartum cardiovascular morbidity in women with MetS, especially after pre-eclampsia or GHT.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».