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Enregistrement W4246941043 · doi:10.21203/rs.2.16612/v1

The non-traditional and familial risk factors for preeclampsia in the FINNPEC cohort

2019· preprint· en· W4246941043 sur OpenAlexfundno aff
Noora Jaatinen, Tiina Jääskeläinen, Hannele Laivuori, Eeva Ekholm

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsHelsinki Institute of Life Science, Helsingin YliopistoTaysFondation pour la Médecine de LaboratoireOulun YliopistoLastentautien TutkimussäätiöSeinäjoen KeskussairaalaMedical Research Center OuluNovo NordiskFaculty of Medicine and Health, University of SydneyKarolinska InstitutetJane ja Aatos Erkon SäätiöFinska LäkaresällskapetPäivikki ja Sakari Sohlbergin SäätiöKing's College LondonJuho Vainion SäätiöSamfundet FolkhälsanTerveyden ja hyvinvoinnin laitosEmil Aaltosen SäätiöHelsingin Yliopisto
Mots-clésPreeclampsiaCohortMedicineObstetricsDemographyGeneticsInternal medicinePregnancyBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Considering the burden of preeclampsia (PE), it is important to understand better the underlying risk factors involved in its etiology. In this nationwide study, we studied the association of background factors with PE with an emphasis on socioeconomic factors, reproductive factors and health history enclosing the parents of pregnant women. Methods In the Finnish Genetics of Pre-eclampsia Consortium (FINNPEC) cohort participants filled in a questionnaire on background information including data on socioeconomic factors, health history and reproductive factors. The questionnaire data was available from 708 women with PE and 724 control women. Two different control groups, healthy controls with uncomplicated pregnancies (n=498) and all controls (n=724, including controls with uncomplicated pregnancies and pregnancy complications other than PE), were established. Background information among PE women and the two different control groups were compared. Results PE women had similar socioeconomic status and more often non-communicable diseases including type I diabetes, chronic hypertension and hyperlipidemia than the two control groups (p<0.05 for all). Depression was more common among PE women (11.4%) than among all controls (7.6%) (p=0.019). Subfertility (estimated by time to pregnancy) was more common among PE women (p=0.013 for healthy controls, p=0.019 for all controls). PE women had earlier menarche (p=0.001 for healthy controls, p=0.022 for all controls). Hypertension was more common in both parents of PE women (p<0.001), stroke in fathers (PE women 6.2 %, healthy controls 3.2 % (p=0.020) and all controls 3.5 % (p=0.022)) and diabetes in mothers (PE women 7.5 %, healthy controls 3.1 % (p=0.001) and all controls 4.3 % (p=0.012)). Mental disorders including depression were more common in mothers of PE women compared to controls (PE women 7.2 %, healthy controls 3.7 % (p=0.013) and all controls 3.9 % (p=0.007)). Conclusions In this Finnish nationwide FINNPEC cohort, PE women had similar socioeconomic status, more non-communicable diseases and depression, earlier menarche, more subfertility and more parental non-communicable diseases compared to controls. As a novel finding we found more mental disorders including depression in mothers of PE women.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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