Aspirin for preeclampsia prevention in low- and middle-income countries: mind the gaps
Notice bibliographique
Résumé
Preeclampsia is a syndrome that continues to be a major contributor to maternal and neonatal mortality, especially in low-income countries. Low-dose aspirin reduces the risk of preeclampsia, but the mechanism is still unknown. Risk factors to identify women at risk of preeclampsia are based on clinical characteristics. Women identified as high-risk would benefit from aspirin treatment initiated, preferably at the end of the first trimester. Current efforts have largely focused on developing screening algorithms that incorporate clinical risk factors, maternal biomarkers, and uterine artery Doppler evaluated in the first trimester. However, most studies on preeclampsia are conducted in high-income settings, raising uncertainties about whether the information gained can be totally applied in low-resource settings. In low- and middle-income countries, lack of adequate antenatal care and late commencement of antenatal care visits pose significant challenges for both screening for preeclampsia and initiating aspirin treatment. Furthermore, the preventive effect of first-trimester screening based on algorithms and subsequent aspirin treatment is primarily seen for preterm preeclampsia, and reviews indicate minimal or no impact on reducing the risk of term preeclampsia. The lack of evidence regarding the effectiveness of aspirin in preventing term preeclampsia is a crucial concern, as 75% of women will develop this subtype of the syndrome. Regarding adverse outcomes, low-dose aspirin has been linked to a possible higher risk of postpartum hemorrhage, a condition as deadly as preeclampsia in many low- and middle-income countries. The increased risk of postpartum hemorrhage among women in low-income settings should be taken into consideration when discussing which pregnant women would benefit from the use of aspirin and the ideal aspirin dosage for preventing preeclampsia. In addition, women's adherence to aspirin during pregnancy is crucial for determining its effectiveness and complications, an aspect often overlooked in trials. In this review, we analyze the knowledge gaps that must be addressed to safely increase low-dose aspirin use in low- and middle-income countries, and we propose directions for future research.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».