Circulating Growth Differentiation Factor 15 and Preeclampsia: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Growth differentiation factor 15 (GDF-15) has been suggested as a potential biomarker of preeclampsia. However, previous studies evaluating circulating GDF-15 in women with preeclampsia showed inconsistent results. A meta-analysis was performed accordingly in this study. Observational studies comparing circulating GDF-15 between women with preeclampsia normal pregnancy were identified by search of electronic databases including PubMed, Embase, Web of Science, Wanfang, and CNKI. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used for assessing the quality of the studies. A randomized-effect model incorporating the possible between-study heterogeneity was used to pool the results. Eleven observational studies including 498 women with preeclampsia and 2349 women with normal pregnancy contributed to the meta-analysis. Results showed that compared to controls of women with normal pregnancy at least matched for gestational ages, women with preeclampsia had significantly higher circulating GDF-15 at the diagnosis [standard mean difference (SMD): 0.66, 95% confidence interval (CI): 0.16 to 1.17, p=0.01, I2=93%]. Subgroup analysis showed consistent results in women with preterm and term preeclampsia in Asian and non-Asian women and in studies with different quality scores, which were not statistically significant between subgroups (p for subgroup difference>0.05). Moreover, a higher level of GDF-15 was also found before the diagnosis in women who subsequently developed preeclampsia than those who did not (SMD: 1.32, 95% CI: 0.45 to 2.18, p=0.003, I2=89%). In conclusion, a higher circulating GDF-15 is observed in women with preeclampsia even before the diagnosis of the disease.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».