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Enregistrement W4399134854 · doi:10.52225/narra.v4i2.729

Predictive biomarkers of preeclampsia severity in a low resource setting: Role of red blood cell indices, NLR, and albumin-to-creatinine ratio

2024· article· en· W4399134854 sur OpenAlexaff
Immanuel DL. Tobing, Sarma Nursani Lumbanraja, Letta Sari Lintang, Rafli R. Edwar, Ichwanul Adenin, Muara Panusunan Lubis, Khairani Sukatendel, Eva Suarthana

Notice bibliographique

RevueNarra J · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreatininePreeclampsiaAlbuminMedicineInternal medicineBiomarkerPregnancyChemistryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preeclampsia (PE), a serious medical condition with substantial maternal and perinatal implications, poses a significant challenge, particularly in high-incidence countries like Indonesia. Red blood cell (RBC) indices, neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), and microalbuminuria (albumin-to-creatinine ratio (ACR)) may signal systemic inflammation and endothelial dysfunction, recently recognized as potential indicators for diagnosing and predicting disease severity. The aim of this study was to analyze RBC indices, NLR, and ACR changes in women with PE and their potential for predicting disease severity. A cross-sectional study was conducted at multi-center hospitals across Medan, Indonesia, from June 2022 to June 2023. The patients were grouped into PE cases with and without severe features. Demographic characteristics and complications were recorded while blood and urine were tested. The Chi-squared test, Fisher's exact test and Mann-Whitney test were used to determine biomarkers associated with severe PE. A total of 208 PE patients were included in the study (104 patients for each PE with and without severe features). Our data indicated that PE patients with severe features had higher red cell distribution width (18.5% vs 13.7%; p<0.001), NLR (5.66% vs 4.1%; p<0.001), and ACR (755.97 mg/dL vs 468.63 mg/dL; p<0.001) compared to those without severe features. In contrast, the platelet count was lower in severe features than those without (21.9 × 106/µL vs 27.0 × 106/µL; p=0.002). This study highlighted that PE patients with severe features predominantly had higher levels of RDW, NLR, and ACR and lower platelet counts compared to those without severe features. Therefore, basic tests such as complete blood count and urinalysis, which are inexpensive and feasible in primary care settings with limited resources, offer hope as valuable diagnostic biomarkers for pregnant women diagnosed with PE in a low resource setting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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