Biomarkers of Inflammation and Their Association With the Severity and Onset of Preeclampsia: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Preeclampsia (PE) remains a leading cause of maternal and perinatal morbidity and mortality, with systemic inflammation playing a central role in its pathogenesis. Despite extensive research on inflammatory biomarkers, inconsistencies persist regarding their associations with disease severity and onset. This systematic review synthesizes current evidence on the relationship between inflammatory biomarkers and PE, focusing on their diagnostic and prognostic potential. Following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses 2020 guidelines, a comprehensive search was conducted across five databases (PubMed, Scopus, Web of Science, Embase, and CINAHL) to identify observational studies investigating inflammatory biomarkers in PE. Eligible studies included case-control, cross-sectional, and cohort designs with normotensive controls. Data extraction covered study characteristics, biomarker profiles, and clinical outcomes. Methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. In total, 13 studies were included, predominantly from diverse geographical regions. Pro-inflammatory cytokines and acute-phase proteins (C-reactive protein) were consistently elevated in PE, with distinct profiles for early-onset (placental-driven inflammation) and late-onset (systemic inflammation) subtypes. Biomarkers such as neopterin and soluble urokinase-type plasminogen activator receptor showed promise in stratifying disease severity. Maternal-fetal inflammatory cascades were evident, with correlations between maternal biomarkers and adverse neonatal outcomes. However, heterogeneity in study designs, biomarker measurement timing, and inconsistent adjustments for confounders limited comparability. Quality assessment revealed seven low-risk and six moderate-risk studies, with no high-risk bias. Inflammatory biomarkers demonstrate significant associations with PE severity and onset, supporting their role in disease monitoring and risk stratification. However, methodological inconsistencies highlight the need for standardized protocols and larger, longitudinal studies to validate their clinical utility. Future research should integrate multi-omics approaches to refine biomarker panels and elucidate causal pathways, ultimately guiding targeted interventions.
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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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».