Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fetal growth restriction (FGR) has a prevalence of about 10% worldwide and is associated with an increased risk of perinatal mortality and morbidity. FGR is commonly caused by placental insufficiency and can begin early (<32 weeks) or in late (≥32 weeks) gestational age. A false positive antenatal diagnosis may lead to unnecessary monitoring and interventions, as well as cause maternal anxiety. Whereas a false negative diagnosis exposes the fetus to an increased risk of stillbirth and renders the pregnancy ineligible from the appropriate care and potential treatments. The clinical management of FGR pregnancies faces a complex challenge of deciding on the optimal timing of delivery as currently the main solution is to deliver the baby early, but iatrogenic preterm delivery of infants is associated with adverse short- and long-term outcomes. Early and accurate diagnosis of FGR could aid in better stratification of clinical management, and the development and implementation of treatment options, ultimately benefiting clinical care and potentially improving both short- and long-term health outcomes. The aim of this review is to present the new insights on biomarkers of placenta insufficiency, including their current and potential value of biomarkers in the prediction and prevention for FGR, and highlight the association between biomarkers and adverse outcomes in utero to explore the specific mechanism of impaired fetal growth that establish the basis for disease later in life.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».