Utility of placental growth factor for preeclampsia prediction in pregnancies complicated by sickle cell disease
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Outside of pregnancy, placental growth factor (PlGF), is produced by erythroid cells in typically undetectable levels. In pregnancy, PlGF is strongly expressed by the trophoblast layer covering the placental villi. PlGF levels rise progressively due to placental growth, peak at 28 to 30 weeks gestation, and then slowly decline toward term. Low PlGF has emerged as a powerful diagnostic test for preterm preeclampsia. However, its interpretation in context of sickle cell disease (SCD) is potentially confounded by upregulation of cellular PlGF expression in nonpregnant individuals with SCD, and higher third trimester circulating PlGF levels documented in healthy Black compared with White individuals. Primary objectives were to determine the distribution of PlGF at midtrimester in pregnant individuals with SCD compared with unaffected Black controls and to explore the diagnostic accuracy of PlGF in the context of suspected preeclampsia in pregnancies of individuals with SCD. Secondary objective was to examine the relationship between low PlGF and placental disease in pregnancies of individuals with SCD. Pregnant individuals with SCD at Mount Sinai Hospital in Canada (January 2017 to September 2021) with at least 1 PlGF measurement 20+0 to 35+6 weeks gestation, and pregnant Black controls without SCD with suspected preeclampsia or growth restriction, were included in this retrospective study. Maternal and neonatal outcomes were extracted from medical records. For early-onset, but not late-onset, preeclampsia, a PlGF cutoff of <100 pg/mL demonstrated 100% sensitivity and specificity at 20 to 24 weeks gestation. This study is, to our knowledge, the first to demonstrate the utility of PlGF in predicting early-onset preeclampsia in pregnancies of individuals with SCD, allowing clinicians to anticipate and mitigate adverse pregnancy outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».