Predictive and Diagnostic Value of the Angiogenic Proteins in Patients With Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our objective was to investigate the predictive and diagnostic accuracy of the angiogenic proteins sFlt-1 (soluble fms-like tyrosine kinase-1) and PlGF (placental growth factor) for preterm preeclampsia and explore the relationship between renal function and these proteins. METHODS: We completed a blinded, prospective, longitudinal, observational study of patients with chronic kidney disease followed at a tertiary center (2018-2023). Serum samples were obtained at 3 time points along gestation (planned sampling): 12-16, 18-22, and 28-32 weeks. In addition, samples were obtained whenever preeclampsia was suspected (indicated sampling). sFlt-1 and PlGF levels remained concealed until the study ended. The primary outcome was preterm preeclampsia. The planned and indicated samples were used to estimate the predictive and diagnostic accuracy of the angiogenic proteins, respectively. RESULTS: Of the 97 participants, 21 (21.6%) experienced preterm preeclampsia. In asymptomatic patients with chronic kidney disease, the angiogenic proteins were predictive of preterm preeclampsia only when sampled in the third trimester, in which case the sFlt-1/PlGF ratio (false positive rate of 37% for a detection rate of 80%) was more predictive than either sFlt-1 or PlGF in isolation. In patients with suspected preeclampsia, the diagnostic accuracy of the sFlt-1/PlGF ratio (false positive rate of 26% for a detection rate of 80%) was higher than that of sFlt-1 and PlGF in isolation. Diminished renal function was associated with increased levels of PlGF. CONCLUSIONS: sFlt-1 and PlGF can effectively predict and improve the diagnostic accuracy for preterm preeclampsia among patients with chronic kidney disease. The optimal sFlt-1/PlGF ratio cutoff to rule out preeclampsia may need to be lower in patients with impaired renal function.
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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 ».