Brief Report: Low Placental Growth Factor Levels Mid-gestation Predict Small for Gestational Age in Pregnant Women With HIV
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Placental growth factor (PlGF) and soluble Fms-like tyrosine kinase 1 (sFlt-1) are angiogenic factors essential for placental and fetal growth. Associations between these factors and birth outcomes among pregnant women with HIV are limited. METHODS: PlGF and sFlt-1 levels were quantified by ELISA in plasma samples collected between gestational weeks 24-29 from 114 women (46 with HIV, 68 without HIV). PlGF and sFlt-1:PlGF ratios were assessed using cutoffs used for prediction of preeclampsia (PlGF <12 pg/mL, PlGF <100 pg/mL, sFlt-1:PlGF >85) and compared by HIV status using χ 2 testing. Logistic regression models were fit to assess associations of dichotomized PlGF and sFlt1:PlGF with preterm (<37 weeks) and small for gestational age (SGA) birth (<10 th percentile) in all participants and stratified by HIV status. RESULTS: Women with HIV were older than women without HIV. More women with HIV had low or very low PlGF levels (<100 pg/mL: 30.4% vs 7.4%, P = 0.001; <12 pg/mL: 17.4% vs 1.5%, P = 0.002) and sFlt-1:PlGF >85 (19.5% vs 2.9%, P = 0.0036) than women without HIV. Among all pregnancies, low PlGF and high sFlt-1:PlGF ratios were significantly associated with SGA (odds ratio [95% confidence interval] for PlGF <12 pg/mL: 10.3 [2.0-53], P = 0.005; PlGF <100 pg/mL: 5.9 [1.7-21], P = 0.006; sFlt-1:PlGF >85: 10.6 [2.5-46], P = 0.002), but not preterm birth. Associations remained significant after adjusting for maternal age, BMI, and elevated blood pressure. Stratification by maternal HIV status showed this association was limited to the women with HIV. CONCLUSIONS: Low PlGF levels may be a good predictive biomarker of SGA specifically for pregnant women with HIV.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».