Placenta morphology and biomarkers in pregnancies with congenital heart disease – A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Impaired placentation is an important contributing factor to intra-uterine growth restriction and pre-eclampsia in fetuses with congenital heart defects (CHD). These pregnancy complications occur more frequently in pregnancies with fetal CHD. One of the most important factors influencing the life of children with CHD is neurodevelopmental delay, which seems to start already in utero. Delayed neurodevelopment in utero may be correlated or even (partly) explained by impaired placentation in CHD cases. This systematic review provides an overview of published literature on placental development in pregnancies with fetal CHD. A systematic search was performed and the Newcastle-Ottawa scale was used to access data quality. Primary outcomes were placenta size and weight, vascular and villous architecture, immunohistochemistry, angiogenic biomarkers and/or placental gene expression. A total of 1161 articles were reviewed and 21 studies were included. Studies including CHD with a genetic disorder or syndrome and/or multiple pregnancies were excluded. Lower placental weight and elevated rates of abnormal umbilical cord insertions were found in CHD. Cases with CHD more frequently showed microscopic placental abnormalities (i.e. abnormal villous maturation and increased maternal vascular malperfusion lesions), reduced levels of angiogenic biomarkers and increased levels of anti-angiogenic biomarkers in maternal serum and umbilical cord blood. Altered gene expression involved in placental development and fetal growth were found in maternal serum and CHD placentas. In conclusion, abnormal placentation is found in CHD. More extensive studies are needed to elucidate the contribution of impaired placentation to delayed neurodevelopment in CHD cases.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».