Perinatal Immune Changes to Identify Patients at Risk of Postpartum Preeclampsia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postpartum preeclampsia (PPPE) is a maternal condition characterized by de novo hypertension in the postpartum period with end-organ damage. We investigated the use of perinatal immune changes, through routine complete blood count (CBC), to identify high-risk individuals before PPPE development. METHODS: We performed a retrospective matched case-control study of 100 individuals with PPPE, 200 term pregnancies (Ctrl) and 200 antenatal preeclampsia (PE). Detailed demographic, obstetrical, and laboratory data were retrieved from medical records. Statistical analysis was performed using one-way ANOVA, multivariate regression, and paired or unpaired t-tests, as appropriate. RESULTS: Individuals who developed PPPE were significantly older and predominantly Black vs Ctrl and PE. Both PE and PPPE had higher pre-pregnancy BMI and increased personal and family history of hypertension/PE vs Ctrl (P < 0.001). Before delivery, individuals who later developed PPPE, had lower total leukocyte counts vs Ctrl (9.61 vs 10.75 × 109/L, P < 0.05) whereas monocytes percentage was elevated (8.07 vs 7.27%, P < 0.01). Comparing the postpartum/antenatal ratio in-between each condition revealed elevated leukocyte ratio in PPPE vs Ctrl (P < 0.001). The Neutrophils ratio was also increased, whereas lymphocytes and monocytes were decreased in PPPE vs both Ctrl and PE. After adjusting for race, maternal age, pre-pregnancy BMI, personal history of PE/HT, and diabetes mellitus, perinatal immune changes were still significantly associated with PPPE. CONCLUSIONS: Globally, perinatal immune changes were observed in individuals with a seemingly uncomplicated pregnancy prior to the development of PPPE. This strongly supports that such changes could be used to identify high-risk individuals prior to disease onset.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».