Prospective Validation of First-Trimester Screening for Preterm Preeclampsia in Nulliparous Women (PREDICTION Study)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fetal Medicine Foundation (FMF) studies suggest that preterm preeclampsia can be predicted in the first trimester by combining biophysical, biochemical, and ultrasound markers and prevented using aspirin. We aimed to evaluate the FMF preterm preeclampsia screening test in nulliparous women. METHODS: We conducted a prospective multicenter cohort study of nulliparous women recruited at 11 to 14 weeks. Maternal characteristics, mean arterial blood pressure, PAPP-A (pregnancy-associated plasma protein A), PlGF (placental growth factor) in maternal blood, and uterine artery pulsatility index were collected at recruitment. The risk of preterm preeclampsia was calculated by a third party blinded to pregnancy outcomes. Receiver operating characteristic curves were used to estimate the detection rate (sensitivity) and the false-positive rate (1-specificity) for preterm (<37 weeks) and for early-onset (<34 weeks) preeclampsia according to the FMF screening test and according to the American College of Obstetricians and Gynecologists criteria. RESULTS: We recruited 7554 participants including 7325 (97%) who remained eligible after 20 weeks of which 65 (0.9%) developed preterm preeclampsia, and 22 (0.3%) developed early-onset preeclampsia. Using the FMF algorithm (cutoff of ≥1 in 110 for preterm preeclampsia), the detection rate was 63.1% for preterm preeclampsia and 77.3% for early-onset preeclampsia at a false-positive rate of 15.8%. Using the American College of Obstetricians and Gynecologists criteria, the equivalent detection rates would have been 61.5% and 59.1%, respectively, for a false-positive rate of 34.3%. CONCLUSIONS: The first-trimester FMF preeclampsia screening test predicts two-thirds of preterm preeclampsia and three-quarters of early-onset preeclampsia in nulliparous women, with a false-positive rate of ≈16%. REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov; Unique identifier: NCT02189148.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».