THE ROLE OF HYPERLEPTINEMIA IN THE GENESIS OF GESTATIONAL HYPERTENSION AND PREECLAMPSIA
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study was to determine the association of serum leptin levels in pregnant women with the risk of hypertensive disorders depending on gestational weight gain (GWG). We have studied 190 pregnant women with a normal pre-pregnancy body mass index, who were registered at the City Clinical Perinatal Center, Ivano-Frankivsk, Ukraine. Quantitative determination of leptin in serum was performed by ELISA Kit (CAN-L-4260, Canada). Statistical analyses based on Microsoft Excel statistical analysis package and Statistica 6.0. Gestational hypertension (GH) has developed in 29 (15.3 %), preeclampsia in 39 (20.5 %) cases and 122 (64.2%) pregnant were normotensive. The recommended GWG (11.5-16.0 kg) was diagnosed in 133 (70.0 %), excessive in 57 (30.0 %) patients. The frequency of GH was 2.2-fold (p<0.05) and preeclampsia was 4.2-fold (p<0.001) higher in pregnant with excessive GWG, compared to patients with the recommended GWG. Leptin concentrations in pregnant with GH were 1.5-fold in the third trimester (p<0.01), and with preeclampsia 1.1-fold in the second (p<0.01) and 1.5-fold in the third (p<0.01) trimesters higher compared to normotensive women. Serum leptin concentrations of pregnant with GH and preeclampsia were significantly higher in the group with excessive GWG compared to the recommended, which were detected in the second trimester. A high degree of risk of hyperleptinemia in the groups of pregnant with GH (OR=3.50; 95%CI: 1.48-9.33; p<0.05), and with preeclampsia (6.01; 2.43-15.02) was found in women with excessive GWG. A positive correlation was found between leptin concentration, GWG and body fat percentage in pregnant with GH and preeclampsia in the second and third trimesters. Thus, leptin can be considered a marker of the association between pathological GWG and hypertensive disorders in pregnancy
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».