Predictive Value of Volumetric Measurements of Fetal Adrenal Glands for Preterm Birth: A Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: To investigate whether fetal adrenal gland volume (AGV) and fetal zone volume (FZV), important components of the fetal adrenal gland, differ between women who have term and preterm births, and to determine whether these two parameters can be used to predict premature birth. Methods: A total of 238 pregnant women at 24–28 weeks of gestation were included in this case-control study. The fetal AGV and FZV were ultrasonographically evaluated, and corrected AGV (cAGV) and corrected FZV (cFZV) were assessed with adjustments for estimated birth weight. Receiver operating characteristic (ROC) curves were used to assess the ability of AGV, FZV, cAGV, and cFZV to predict preterm birth. Results: Ultrasound exams on 220 term fetuses and 18 preterm fetuses showed that preterm fetuses exhibited higher AGV (p = 0.039), FZV (p = 0.001), cAGV (p = 0.001), and cFVZ (p = 0.001) compared to term fetuses. Conclusions: These results demonstrated that term and preterm fetuses differ in their AGV and FZV within this study population. The data generated by 3D sonography between 24 and 28 weeks of gestation may be beneficial for predicting premature birth. However, larger prospective studies with a larger sample size of preterm births are needed to validate these findings.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».