sFlt-1, Coagulation Function, and Platelets as Predictors of Preeclampsia
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the predictive value of soluble FMS-like tyrosine kinase-1 (sFlt-1), coagulation function, and platelet (PLT) parameters for preeclampsia (PE). Methods A prospective study was conducted on women registered and delivered at Shanghai Fifth People's Hospital from October 2020 to December 2021. All eligible pregnant women were recruited at the time of initial registration in the first trimester. We then obtained serum samples uniformly at 24 0 –28 0 weeks and stored these samples in a freezer at −80°C and labelled them to create a biobank. Later, when PE was diagnosed, we followed the markers to find their blood samples and complete the tests. Participants were divided into healthy pregnant (HP) and PE groups. Participants were divided into HP and PE groups. Approximately 5 mL of venous blood was collected from each participant at 24 0 –28 0 weeks gestation. Serum sFlt-1 was measured by enzyme-linked immunosorbent assay. Additionally, D-dimer, activated partial thromboplastin time (APTT), thrombin time (TT), prothrombin time (PT), antithrombin III (ATIII), fibrinogen, PLT, PLT distribution width (PDW), and mean PLT volume (MPV) were recorded. SPSS 27.0 software was used to analyze the correlation of these parameters with PE. Receiver operating characteristic curve analysis determined the optimal cutoff value for each parameter. Results Serum sFlt-1, APTT, TT, ATIII, PLT, MPV, and PDW levels were significantly different between the PE and HP groups ( P < 0.05). Among single-factor indicators for predicting PE, sFlt-1 exhibited the highest value. With an optimal cutoff value of 4.409 ng/mL, sFlt-1 demonstrated a sensitivity and specificity of 85.4% and 87.5%, respectively. The combination of sFlt-1, APTT, TT, PDW, and MPV yielded the highest predictive value, with an area under the receiver operating characteristic curve of 0.946, sensitivity of 86.8%, and specificity of 87.5%. Conclusions This study demonstrates that a combination of sFlt-1, APTT, TT, PDW, and MPV is a valuable tool for predicting PE.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».