Cord Blood Cytokine Levels Correlate With Types of Placental Pathology in Extremely Preterm Infants
Notice bibliographique
Résumé
Background:Placental abnormalities are associated with inflammation and have been linked to brain injury in preterm infants. We studied the relationship between placental pathology and the temporal profiles of cytokine levels in extremely pre-term infants. Study Design:We prospectively enrolled 55 extremely preterm infants born between June 2017 and July 2018. Levels of 27 cytokines were measured in blood drawn from the umbilical artery at birth and from infants at 1–3 and 21–28 days of life. Placental pathology was grouped as normal (N), inflammation (I), vasculopathy (V), or combined vasculopathy and inflammation (V+I). Results:Complete data was available from 42 patients. Cord blood median levels of cytokines differed between groups with the highest levels observed in group V+I as compared to groups N, I and V for the following: Eotaxin (p= 0.038), G-CSF (p= 0.023), IFN-γ (p= 0.002), IL-1ra (p< 0.001), IL-4 (p= 0.005), IL-8 (p= 0.010), MCP-1 (p= 0.011), and TNFα (p= 0.002).Post-hocanalysis revealed sex differences between and within the placental pathology groups. Conclusion:Specific types of placental pathology may be associated with differential cytokine profiles in extremely pre-term infants. Sampling from cord blood may help assess the pathological status of the placenta and potentially infer outcome risks for the infant.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».