Preterm preeclampsia screening and prevention: a comprehensive approach to implementation in a real-world setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preeclampsia significantly impacts maternal and perinatal health. Early screening using advanced models and primary prevention with low-dose acetylsalicylic acid for high-risk populations is crucial to reduce the disease's incidence. This study assesses the feasibility of implementing preterm preeclampsia screening and prevention by leveraging information from our current aneuploidy screening program in a real-world setting with geographic separation clinical site and laboratory analysis site. METHODS: A prospective cohort study involved pregnant individuals undergoing nuchal translucency scans between 11 and 14 weeks. Risk for preterm preeclampsia was assessed using the Fetal Medicine Foundation algorithm, which includes maternal risk factors, uterine artery Doppler, mean arterial pressure and serum markers (Placental growth factor, PlGF and Pregnancy-associated plasma protein-A, PAPP-A). High-risk patients were offered low-dose acetylsalicylic acid prophylaxis. Feasibility outcomes, such as recruitment rates, protocol adherence, operational impact, integration with existing workflows, screening performance and pregnancy outcomes, were evaluated. RESULTS: Out of 974 participants, 15.6% were deemed high-risk for preterm preeclampsia. The study achieved high recruitment (82.1%) and adherence rates, with 95.4% of high-risk patients prescribed low-dose acetylsalicylic acid. Screening performance, adjusted for low-dose acetylsalicylic acid use, showed a detection rate of 88.9-90% (FPR 13.0% and 12.7%) for preterm preeclampsia. High-risk group for preeclampsia had higher incidences of adverse outcomes, including preterm preeclampsia (7.5 vs 0.4%; p < 0.001), preterm delivery (21.2 vs 6.2%; p < 0.001), low birth weight (23.3 vs 5.6%; p < 0.001) and birthweight < 10th percentile (11% vs 5.6%; p = 0.015) compared to low-risk group. The integration of preeclampsia screening had a minimal effect on the time required for aneuploidy screening, with results obtained within a rapid turnaround time. CONCLUSIONS: The study confirms the feasibility of integrating comprehensive preeclampsia screening into clinical practice, notwithstanding geographic separation between laboratory and clinical settings. It underscores the need for broader adoption and enhanced infrastructure to optimize patient care and outcomes across diverse healthcare settings. TRIAL REGISTRATION: Clinical trial: NCT04412681 (2020-06-02).
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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 | 0,063 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».