Effectiveness of D-dimer test for detecting deep venous thrombosis in pregnant women with threatened premature delivery and abortion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Deep vein thrombosis (DVT) in pregnant women often developed pulmonary thrombosis, which could lead to death if detection and treatment are delayed. Thus, early detection and treatment of detect DVT in pregnant women should be performed. The aim of our study was to investigate the normal range of D-dimer levels and identify the cutoff value of D-dimer to detect DVT in pregnant women with threatened premature delivery and abortion.Methods All singleton pregnant women hospitalized for longer than 4 days due to threatened premature delivery and abortion were identified. D-dimer levels were measured at least once per week from hospitalization to delivery. We classified pregnant women into DVT or non-DVT group.Results In our study, 335 pregnant women were included. A total of 3722 blood samples were obtained. There were 6 women in the DVT group and 329 in the non-DVT group. There were more women complicated with thrombophilia in the DVT group (p<0.01). The means and standard deviations of D-dimer levels in the non-DVT group were 1.75±0.19 μg/mL before 28 weeks, 2.75±0.1 μg/mL from 28 to 35 weeks, and 3.22±0.21 μg/mL after 35 weeks. When the cutoff value of the D-dimer to detect DVT was set at 4.8 μg/mL, the sensitivity and specificity were 100% and 85.86%, respectively.Conclusion D-dimer levels of pregnant women with threatened premature delivery and abortion gradually increased as gestational age progressed. The appropriate D-dimer cut-off levels might be useful in the detection of DVT.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».