Correlation of placental laterality and uterine artery Doppler in pre-eclampsia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pre-eclampsia is a complex condition associated with maternal and fetal mortality and morbidity. Various screening tests have been proposed for the prediction of pre-eclampsia with varying results. Non-invasive doppler velocimetry studies of uterine arteries in second trimester with abnormal forms can predict the occurrence of pre-eclampsia. This abnormal wave forms indicate defective uterine perfusion and is consequence of placental implantation laterally. The objective of this study was to correlate placental laterality and uterine artery doppler in pre-eclampsia. Methods: It was prospective study from November 2019 to March 2021 at M S Ramaiah medical college and hospitals, Bangalore. Results: In the present study, preeclampsia was seen in 36.5 % with lateral location of placenta, 19.3% with posterior location of placenta and 15.9% with anterior location of placenta. This was statistically significant with p<0.001. Uterine artery doppler, the pulsatality index (PI) was <95th centile in 88.1% and 11.9% had >95th centile The subjects with PI >95th centile, 65.5% developed preeclampsia and <95th centile, 13.1% developed pre-eclampsia. This was statistically significant. In this study, with PI at 1.68, the sensitivity was 53.19%, specificity was 92.86%, positive predictive value (PPV) of 64.1% and negative predictive value (NPV) was 89.2%. Conclusions: USG is a simple, non-invasive, easy to perform and cost-effective method to locate the placenta. Every attempt should be made to do Uterine artery doppler at the same sitting. Both these are non-invasive and can predict the occurrence of pre-eclampsia. These patients can be managed as high risk and monitored more carefully. Surveillance will help in decreasing maternal and perinatal mortality and morbidity.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».