Biochemical markers for prediction of the first half pregnancy losses: a review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: 26% of all pregnancies end in miscarriage, and up to 10% of clinically diagnosed pregnancies, and recurrent pregnancy loss is 5% among couples of childbearing ages. Although there are several known causes of pregnancy loss in the first half, including recurrent pregnancy loss, including parental chromosomal abnormalities, uterine malformations, endocrinological disorders, and immunological abnormalities, about half of the cases of pregnancy loss in its first half remain unexplained. Methods: The review includes observational controlled studies (case-control or cohort, longitudinal studies, reviews, meta-analyses), which include the study of biochemical factors for predicting pregnancy losses in the first half, in singlet pregnancy. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the research quality. Results: Finally, 27 studies were included in the review, which has 134904 examined patients. The results of the review include estimates of β-human chorionic gonadotropin, progesterone, pregnancy-associated protein - A, angiogenic vascular factors, estradiol, α-fetoprotein, homocysteine and CA-125 as a predictors or markers of the first half pregnancy losses. Conclusion: It may be concluded that to date, research data indicate the unavailability of any reliable biochemical marker for predicting pregnancy losses in its first half and require either a combination of them or comparison with clinical evidence. A fairly new model shall be considered for the assessment of α-fetoprotein in vaginal blood, which may have great prospects in predicting spontaneous miscarriages.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».