Implementation of Placental Growth Factor in a Tertiary Western Canadian Centre: Association with Ultrasound Findings and Perinatal Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the association between placental growth factor (PlGF) levels, ultrasound findings, and perinatal outcomes in a high-risk pregnant population at a tertiary referral centre in Western Canada, and to assess the predictive performance of the PlGF test. Methods We conducted a retrospective cohort study of 389 high-risk pregnant individuals who underwent PlGF testing between 12+0 and 36+0 weeks' gestation. Participants were stratified by PlGF levels: normal (≥ 10th centile), inconclusive (5th–9th centile), and low (≤ 5th centile). Clinical, biochemical, ultrasound, and perinatal outcomes were compared across groups. Odds ratios, sensitivity, specificity, and predictive values were calculated. Results Low PlGF levels were observed in 33.9% pregnancies, with testing performed at a median gestational age of 27.7 weeks. Low PlGF levels were significantly associated with higher maternal BMI, elevated blood pressure, and increased creatinine, uric acid, and proteinuria levels. Ultrasound findings in the low PlGF group revealed higher rates of fetal growth restriction, abnormal Doppler studies, and abnormal placental morphology. These pregnancies had increased incidence of preterm birth <34 weeks (52/132 39.3%), preeclampsia (69/132 52.3%), NICU admissions (54/132 40.9%), and small-for-gestational-age neonates (15/132 11.4%). Most negative predictive values exceeded 90%. Conclusion Low maternal PlGF levels are strongly associated with ultrasound and biochemical indicators of placental dysfunction and adverse perinatal outcomes. PlGF testing may serve as an effective risk stratification tool in high-risk pregnancies, particularly in rural and underserved populations.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».