Soluble and Cellular Inflammatory Predictive Markers Associated with Recurrent Pregnancy Loss Among Kazakhstani Women: a Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recurrent pregnancy loss (RPL) is a common complication of pregnancy globally, characterized by multiple miscarriages but with poorly explained etiologies. Insofar as a state of low-grade inflammation (LGI) accompanies RPL, this study explores the link between RPL and markers of LGI among Kazakhstani women. Methods: The retrospective study was conducted on 112 Kazakh women, comprising 64 with a confirmed diagnosis of RPL and 48 women with two or more uncomplicated pregnancies serving as controls. Statistical analysis was performed on SPSS 29 software. Results: All tested blood analytes, including CRP, glucose, cholesterol, LDL-cholesterol, Hemoglobin, and RBC counts, were negatively associated with RPL. The only exception was neutrophil values having a positive association with RPL despite a lack of significant correlation between groups. Conclusion: The study shows a marginal association between the LGI biomarkers considered and the overall risk factors of RPL in Kazakh women, which is in apparent contradiction with earlier studies. The absence of parallel studies in Central Asian countries hampers the analysis of study trends in related communities. Future case-control studies with more sample sizes are needed to explore the RPL biomarkers in depth.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».