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Enregistrement W4404474723 · doi:10.20473/mog.v32i32024.207-213

MicroRNAs obtained from cervical swabs in predicting preterm birth

2024· article· en· W4404474723 sur OpenAlexaboutno aff
Rosalia Purbandari, Suheni Ninik Hariyati

Notice bibliographique

RevueMajalah Obstetri & Ginekologi · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePreterm Birth and Chorioamnionitis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Brawijaya
Mots-clésObstetricsmicroRNAMedicineBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HIGHLIGHTS Increased expression of certain miRNAs in women experiencing preterm birth could be linked to various molecular pathways which contributes to preterm birth. miRNAs obtained from cervical swabs exhibit statistically significant difference in expression between women with term births and preterm births. ABSTRACT Objective: Identifying the risk of preterm birth is crucial for early intervention. miRNAs, small noncoding RNAs that regulate gene expression, play a key role in development and tissue maintenance. Under stress conditions, their regulatory functions become significant, linking them to disease states. Using miRNAs from cervical swabs as potential biomarkers could revolutionize preterm birth risk assessment. This systematic review examines current research on the effectiveness of cervical swab miRNAs in predicting and estimating preterm birth risks, aiming to enhance early detection and management strategies for preterm births. Materials and Methods: Using the PubMed database, 14 articles were obtained using the keywords “microRNA” and “preterm”. Reviews and unrelated studies were then excluded from both pooled articles, resulting in 4 articles included in the final review. Risk of bias were examined using the Newcastle Ottawa Scale. Sample characteristics, time of cervical swab collection, and results from each study were extracted for further analysis. Results: A total of 4 articles were included in this review. Various miRNAs were examined in and were generally successful in predicting preterm birth. miRNA-145, miRNA-199, miRNA-30, miRNA-21, and miRNA-181 family were examined by multiple studies and produced significant results in predicting preterm birth. Based on enrichment analysis, various miRNAs were found to be involved in several biomolecular signaling pathways leading to preterm birth, such as inflammation, chemokine and cytokine signaling pathway, and toll-like receptor signaling. Conclusion: miRNAs obtained from cervical swabs exhibit statistically significant difference in expression between women with term births and preterm births. Further studies are needed to improve the predicting power and accuracy of miRNAs in preterm births.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0090,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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