Mediators of inflammation at the maternal‐fetal interface are altered by SARS‐CoV‐2 infection and pandemic stress
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: It is now recognized that SARS-CoV-2 infection and pandemic-related stress impacts maternal health. However, their effects at the maternal-fetal interface are still debated. METHOD OF STUDY: We recruited 199 women between March 2020 and July 2021, 79 SARS-CoV-2+ and 120 negative (the latter exposed to pandemic stress only). We also included 40 historic controls (i.e. pre-pandemic uncomplicated pregnancies recruited before March 2020). Placental samples were collected for protein and histological analysis. RESULTS: The majority of SARS-CoV-2+ women were multiethnic, had higher pre-pregnancy BMI and elevated preterm birth rate (17%) vs SARS-CoV-2- or historic control. Placental inflammatory profile revealed increased IL-1Ra and CRP, independently of SARS-CoV-2 status, whilst MCP-1, IL-6 and IFNγ were elevated in the negative, but pandemic stress-exposed, group. These changes were predominant in placentas with inflammatory lesions on histopathological analysis. Furthermore, we observed elevated immune cells (CD45+) in placentas from SARS-CoV-2+ and negative pregnancies vs historic controls, even when individuals with pregnancy complications were excluded. CONCLUSIONS: Placental inflammatory profiles differed between SARS-CoV-2 statuses, namely exposed to pandemic stress +/- SARS-CoV-2 infection. This highlights the need to understand the differences between the effects of pandemic-related stress and the added burden of SARS-CoV-2 infection on placental health.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».