Association of Low Levels of Placental Growth Factor and Fetal Growth Restriction in a Setting With a High Prevalence of Diabetes [ID 2683431]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Placental growth factor (PlGF) is a glycosylated protein from the vascular endothelial growth factor (VEGF) family that is involved in placental angiogenesis. In cases of placental dysfunction, decreased maternal serum PlGF levels predict the development of pregnancy complications such as preeclampsia, fetal growth restriction (FGR), and stillbirth. METHODS: Datasets from 114 high-risk patients who had clinical indication for PlGF testing from 2021 to 2023 were collected retrospectively. The anonymized dataset comprises PlGF test results categorized by gestational age-specific ranges and FGR categorized by percentile. Chi-squared analysis of 114 patients was used to assess the association between PlGF levels and FGR (less than 10th percentile). This study was approved by REb-USask #Bio3702. RESULTS: Of the 114 patients, 21 (18.4%) with low/very low PlGF and 8 (7.1%) with borderline/normal PlGF had fetuses with FGR less than 10th percentile. There was a significant difference between groups with a low/very low PlGF and normal PlGF levels (P<.001). The negative predictive value (NPV) for development of FGR less than 10% was 97.54%. CONCLUSION: Data collection is ongoing; however, in our patient population with a high prevalence of diabetes, preliminary data from 114 patients suggest that gestational age-stratified maternal serum PlGF levels have high NPV value for development of FGR less than 10th percentile. The implementation of this simple laboratory test in rural and remote communities would allow for earlier identification of pregnancies that require more intensive surveillance at a high-risk center of care.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».