Long-term cardiovascular disease after pre-eclampsia: time to move from epidemiology to action
Notice bibliographique
Résumé
This editorial refers to `Update on long-term cardiovascular risk after pre-eclampsia: a systematic review and meta-analysis', by Annalisa Inversetti et al. (see page 4). Pre-eclampsia is a complex multi-system disease of pregnancy characterized by placental dysfunction and angiogenic imbalance, which cause maternal vascular endothelial injury, hypertension, and end-organ damage. An estimated 4 million women are diagnosed with pre-eclampsia each year, with this condition causing the deaths of >70 000 women and 500 000 babies worldwide.1 Additionally, pre-eclampsia has a very high burden of short-term maternal and neonatal morbidity. Our understanding of the association between pre-eclampsia and long-term cardiovascular disease has evolved rapidly in the last few decades, alongside the accumulating evidence that cardiovascular disease is the leading cause of death in women worldwide.2 The strong association between pre-eclampsia, cardio-metabolic risk factors, and the future risk of developing cardiovascular disease is now well recognized.3,4 There is even some evidence that the link between pre-eclampsia and premature cardiovascular disease may be independent of other concomitant cardiovascular risk factors.5
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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 | 0,009 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».