Maternal adipose tissue to early preeclampsia risk detection: Is the time to maternal ultrasound beyond fetal evaluation?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction This study aims to determine the predictive capacity of isolated maternal periumbilical and epigastric fat measurements during pregnancy to hypertensive outcomes. Methods A cohort study was conducted with pregnant women in any trimester and followed until delivery to identify the outcomes of interest, preeclampsia (PE) and gestational hypertension (GH). The predictive capacity of fourth quartile measurements was compared with the first three quartiles of maternal subcutaneous and visceral adipose tissue from the periumbilical site (periumbilical m‐SAT and m‐VAT) (n = 155) and maternal adipose tissue from the epigastric site (preperitoneal m‐SAT and m‐VAT) (n = 261). The predictive ability of prepregnant body mass index (BMI) above 30 kg/m2 for PE and GH was also assessed. Results Fourth quartiles for the periumbilical ultrasound measurements were m‐VAT 52.7 mm and m‐SAT 21.7 mm. Preperitoneal site presents fourth quartiles m‐VAT 15.2 mm and m‐SAT 18.6 mm. Both m‐VAT and m‐SAT maternal periumbilical and preperitoneal sites are unable to predict PE, with the utmost sensitivity attributed to the periumbilical site m‐SAT at 54%. The best PE predictor odds ratio (OR) found was the prepregnant BMI consistent with obesity, with an OR of 3.2 (95% CI 1.1–9.4), whereas the best OR to GH predictor was preperitoneal m‐SAT with 8.9 (95% CI 2.3–34.6). Conclusion PE pathogenic mechanisms related to maternal abdominal adipose tissue include differences in molecular, cytological, and tissue levels not detected by ultrasound in a quantified gray scale assessment. Periumbilical or epigastric m‐VAT use is not able to predict PE during pregnancy.
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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 | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».