Closing the Evidence Gaps in Trimester-Specific Pregnancy Reference Intervals for Biochemical Markers of Health and Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnancy induces a series of physiological adaptations, making accurate interpretation of clinical laboratory tests essential for maternal and fetal health. However, significant knowledge gaps persist in understanding how gestation affects circulating blood biochemistry, leading to potential clinical misinterpretations and underscoring the need for updated reference intervals in contemporary obstetric populations. METHODS: A cohort of approximately 135 healthy pregnant individuals was recruited with informed consent. Participants were excluded based on the use of prescribed medications, multiple gestations, age above 40 years, a history of chronic illness, or presence of acute illness during pregnancy. Blood samples were collected at 4 time points: 0 to 13 weeks, 14 to 27 weeks, 28 to 42 weeks, and 1 to 3 months postpartum. A total of 24 biochemical markers were analyzed. Statistically significant differences across gestational and early postpartum periods were assessed, and trimester-specific reference intervals were established. RESULTS: Of the 24 biochemical markers assessed, 17 exhibited statistically significant variations across gestation and the early postpartum period. Notably, albumin, total protein, creatinine, urea, uric acid, free thyroxine (FT4), and anemia markers showed significant decreases in late gestation compared to postpartum. Conversely, alkaline phosphatase, cholesterol, and triglycerides demonstrated substantial increases during gestation, followed by a marked decrease in the postpartum period. CONCLUSION: This study provides comprehensive biochemical profiling of healthy pregnant individuals in Canada across gestation and the postpartum period. The findings highlight substantial alterations in circulating blood biochemistry during pregnancy, emphasizing the need for trimester-specific reference intervals to ensure accurate clinical test interpretation. Without such gestational age-specific benchmarks, maternal-fetal care standards remain suboptimal.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».