Immune Cells and Infectious Diseases in Preeclampsia Susceptibility
Notice bibliographique
Résumé
Preeclampsia is a severe pregnancy disorder, affecting approximately 10% of pregnancies worldwide, characterised by hypertension and proteinuria after the 20th week of gestation. The condition poses significant risks to both maternal and fetal health, including cardiovascular complications and impaired fetal development. Recent trends indicate a rising incidence of preeclampsia, correlating with factors such as advanced maternal age and cardiovascular comorbidities. Emerging evidence also highlights a notable increase in the association between autoimmune and infectious diseases with preeclampsia. Autoimmune conditions, such as type 1 diabetes and systemic lupus erythematosus, and infections triggered by global health challenges, including leptospirosis, Zika, toxoplasmosis, and Chagas disease, are now recognised as significant contributors to preeclampsia susceptibility by affecting placental formation and function. This review focuses on the immunologic mechanisms underpinning preeclampsia, exploring how immune system dysregulation and infectious triggers exacerbate the condition. It also discusses the pathologic mechanisms, including galectins, that preeclampsia shares with autoimmune and infectious diseases, and their significant risk for adverse pregnancy outcomes. We emphasise the necessity for accurate diagnosis and vigilant monitoring of immune and infectious diseases during pregnancy to optimise management and reduce risks. By raising awareness about these evolving risks and their impact on pregnancy, we aim to enhance diagnostic practices and preventive strategies, ultimately improving outcomes for pregnant women, especially in regions affected by environmental changes and endemic diseases.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».