Maternal lipidomic signatures of preterm and small-for-gestational-age newborn infants in low- and middle-income countries.
Notice bibliographique
Résumé
Maternal lipid levels change dynamically during gestation to support normal fetal growth. To obtain a detailed footprint of these changes and their differences in pregnancies with preterm or small-for-gestational-age (SGA) neonates, we analyzed 641 lipids and 639 metabolites in plasma from women by 24 weeks of pregnancy from three cohorts from low- and middle-income countries: Bangladesh, Zimbabwe, and Kenya. We consistently found a significant lipid imbalance with increased lipid levels that preceded preterm birth and decreased levels that preceded SGA births. Changes were most pronounced in triglycerides, including triglycerides containing proinflammatory omega-6 polyunsaturated fatty acids (PUFAs) in pregnancies with preterm infants. A machine learning model for prediction of preterm birth had modest performance [area under the receiver operator curve (AUC) = 0.69, 95% confidence interval (CI) = (0.68, 0.70)] and lower performance for predicting SGA [AUC = 0.64, CI 95% = (0.62, 0.65)]. Increased triglycerides containing proinflammatory PUFAs provide further evidence in favor of a previously considered dietary supplementation with the long-chain fatty acids.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».