Preeclampsia: Platelet procoagulant membrane dynamics and critical biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
A state-of-the-art lecture titled "Preeclampsia and Platelet Procoagulant Membrane Dynamics" was presented at the International Society on Thrombosis and Haemostasis (ISTH) Congress in 2022. Platelet activation is involved in the pathophysiology of preeclampsia and contributes to the prothrombotic state of the disorder. Still, it remains unclear what mechanisms initiate and sustain platelet activation in preeclampsia and how platelets drive the thrombo-hemorrhagic abnormalities in preeclampsia. Here, we highlight our findings that platelets in preeclampsia are preactivated possibly by plasma procoagulant agonist(s) and overexpress facilitative glucose transporter-3 (GLUT3) in addition to GLUT1. Preeclampsia platelets are also partially degranulated, procoagulant, and proaggregatory and can circulate as microaggregates/microthrombi. However, in response to exposed subendothelial collagen, such as in injured vessels during cesarean sections, preeclampsia platelets are unable to mount a full procoagulant response, contributing to blood loss perioperatively. The overexpression of GLUT3 or GLUT1 may be monitored alone or in combination (GLUT1/GLUT3 ratio) as a biomarker for preeclampsia onset, phenotype, and progression. Studies to further understand the mediators of the platelet activation and procoagulant membrane dynamics in preeclampsia can reveal novel drug targets and suitable alternatives to aspirin for the management of prothrombotic tendencies in preeclampsia. Finally, we summarize relevant new data on this topic presented during the 2022 ISTH Congress.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».