Unmet Clinical Needs and Remaining Challenges of Pregnancy Reference Intervals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnancy is characterized by dynamic physiological changes that alter the concentrations of many maternal blood biomarkers. Reporting results against nonpregnant reference values can lead to misinterpretation, diagnostic error, and inappropriate clinical management. The use and reporting of pregnancy-specific reference intervals (RIs) by laboratories is not yet routine practice. CONTENT: This review underscores the critical need for pregnancy RIs to support accurate diagnosis, effective patient care, and optimal clinical decision-making in pregnancy and highlights unique considerations and challenges specific to pregnancy RI studies. Aspects such as defining inclusion/exclusion criteria and participant engagement are more complex in pregnant cohorts. Logistical and resource constraints must be anticipated when undertaking these studies. The current landscape of pregnancy RIs is summarized, drawing upon the literature, which shows substantial heterogeneity in study designs, populations, analytical methods, and partitioning strategies, with important details often missing or insufficient. These issues limit the comparability of findings between studies and the application of published RIs to other pregnant populations. Indirect RI approaches combined with clinical databases provide promising alternatives to traditional direct studies, which help overcome some of the barriers, particularly around recruitment. Experience and lessons learned from the authors' own involvement in prospective and retrospective studies for chemistry and hematology biomarkers are shared. SUMMARY: The challenges associated with developing pregnancy RIs require coordinated and uniform efforts. The discussion herein will help guide future work and knowledge translation to ensure high-quality, standardized studies generate pregnancy RIs that are widely applicable and support maternity care providers and patients alike.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».