Towards the Development of a Conceptual Framework of the Determinants of Pre‐eclampsia: A Hierarchical Systematic Review of Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pre-eclampsia is a leading cause of maternal and perinatal morbidity and mortality. There are several determinants of individual pregnant women's risk of developing pre-eclampsia, including biomarkers and ultrasound markers. OBJECTIVE: A conceptual framework to collate and summarise the extensive body of literature on biomarkers (including ultrasound markers) associated with pre-eclampsia, through a hierarchical systematic literature review. SEARCH STRATEGY: Medline, Embase, Health Technology Assessments, Database of Abstracts of Reviews of Effects, Cochrane Library were searched until April 2024. SELECTION CRITERIA: Reviews and cohort studies (> 100 participants) reporting biomarkers associated with pre-eclampsia were included. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Studies were screened by title, then abstract and full text. Evidence was prioritised from umbrella reviews, followed by systematic reviews and then observational studies. Associations were assessed for strength of association and quality of evidence using GRADE. MAIN RESULTS: The biomarker domain included 40 individual determinants of pre-eclampsia. Of these, there were 18 biomarkers with definite or probable associations based on moderate-strong quality evidence across markers of angiogenic imbalance, fetal-placental unit function, inflammatory and immune markers, and physiological markers. Vascular endothelial growth factor, human chorionic gonadotropin, inhibin-A, maternal serum placental protein-13, and interferon-gamma had definite associations based on high-quality evidence. CONCLUSION: Biomarkers associated with the development of pre-eclampsia highlight the multi-factorial aetiology of the syndrome. The addition of biomarkers, including ultrasound, will optimise the prediction of pre-eclampsia and enable individualised risk stratification.
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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 | 0,104 | 0,176 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,044 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».