The Utility of Maternal Blood S100B in Women with Suspected or Established Preeclampsia—A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Preeclampsia is a serious pregnancy complication without curative treatment. The central nervous system (CNS) is affected in severe cases of preeclampsia. Until now, no biomarker or other predictive method has been established for predicting severe CNS injury, including the development of eclampsia and/or long-term complications. In this systematic review, we aimed to investigate the association between maternal blood (serum or plasma) S100B levels and preeclampsia, focusing on its predictive value and correlation with the severity of the disease, with a particular focus on neurological symptoms. METHODS: A search of online databases, including Medline via PubMed, Scopus databases, and Web of Science, was performed based on the PRISMA guidelines for systematic reviews. RESULTS: Ten case-control studies that met the inclusion criteria were identified and further evaluated according to the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). All of the studies revealed that S100B blood levels were higher in preeclampsia compared to uncomplicated pregnancies before onset, after its diagnosis, and one year postpartum. Its predictive value seems to be adequate long before the onset of preeclampsia, especially in the early third trimester. Furthermore, its levels seem to correlate with severe complications during pregnancy, such as eclampsia and HELLP syndrome, as well as neurological dysfunction postpartum. CONCLUSIONS: S100B is a promising biomarker for the prediction of acute and long-term CNS injury in preeclampsia. Still, additional studies should be conducted in order to establish a standard method of measurement and solidify its clinical use in preeclampsia management, providing individualized care in order to improve perinatal outcomes and provide personalized follow-up postpartum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».