First-Trimester PlGF and PAPP-A and the Risk of Placenta-Mediated Complications: PREDICTION Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to estimate the association between low first-trimester maternal serum PlGF (placental growth factor) and PAPP-A (pregnancy-associated plasma protein A) and the risk of placenta-mediated complications. METHODS: We performed a secondary analysis of the PREDICTION study, including nulliparous participants recruited at 11 to 14 weeks of pregnancy. First-trimester PlGF and PAPP-A levels were reported in multiples of the median (MoM) adjusted for maternal characteristics and gestational age. Participants were stratified into 4 groups based on absence/presence of low (<0.4 MoM) PlGF and PAPP-A values. A composite of adverse pregnancy outcomes (including preeclampsia, fetal growth restriction, fetal death, and placental abruption) was calculated for deliveries occurring before 34 weeks, before 37 weeks, and at or after 37 weeks. RESULTS: Out of the 7262 participants, 86 (1.2%) experienced the composite outcome before 37 weeks of gestation, including 35 (0.4%) before 34 weeks. The combination of low PAPP-A and low PlGF levels was associated with the greatest risk of adverse outcomes before 37 weeks (21%) and before 34 weeks (12%) compared with low PlGF alone (7% and 3%), low PAPP-A alone (2% and 1%), or neither marker (1% and 0.4%, respectively; P < 0.001). For preterm preeclampsia specifically, the combination of low PAPP-A and low PlGF was also associated with a greater risk (12%) compared with low PlGF alone (6%), low PAPP-A alone (0.5%), or neither marker (0.7%; P < 0.001). CONCLUSIONS: The combination of low PAPP-A and low PlGF levels is associated with a very high risk for adverse outcomes before 34 and 37 weeks. An isolated low PAPP-A should not be considered a risk factor for adverse pregnancy outcomes.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».