Landscape of Preterm Birth Therapeutics and a Path Forward
Notice bibliographique
Résumé
Preterm birth (PTB) remains the leading cause of infant morbidity and mortality. Despite 50 years of research, therapeutic options are limited and many lack clear efficacy. Tocolytic agents are drugs that briefly delay PTB, typically to allow antenatal corticosteroid administration for accelerating fetal lung maturity or to transfer patients to high-level care facilities. Globally, there is an unmet need for better tocolytic agents, particularly in low- and middle-income countries. Although most tocolytics, such as betamimetics and indomethacin, suppress downstream mediators of the parturition pathway, newer therapeutics are being designed to selectively target inflammatory checkpoints with the goal of providing broader and more effective tocolysis. However, the relatively small market for new PTB therapeutics and formidable regulatory hurdles have led to minimal pharmaceutical interest and a stagnant drug pipeline. In this review, we present the current landscape of PTB therapeutics, assessing the history of drug development, mechanisms of action, adverse effects, and the updated literature on drug efficacy. We also review the regulatory hurdles and other obstacles impairing novel tocolytic development. Ultimately, we present possible steps to expedite drug development and meet the growing need for effective preterm birth therapeutics.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».