Prédisposition génétique à l'hypertension de grossesse : polymorphismes de gènes de la détoxication
Bibliographic record
Abstract
L’hypertension de grossesse (HG) se retrouve chez 5 à 10% des femmes enceintes. Son étiologie demeure inconnue à ce jour, mais sa physiopathologie impliquerait une perfusion sanguine abaissée de l'unité foeto-maternelle entraînant un stress oxydatif suivi d’une dysfonction de l'endothélium vasculaire maternel. Nos travaux de recherche visent l’identification des facteurs génétiques liés au stress oxydatif et pouvant prédisposer à l’HG chez la femme. Dans ce but, nous avons évalué certains polymorphismes de gènes impliqués dans la biotransformation des dérivés actifs de l’oxygène et des xénobiotiques : glutathion S-transférase pi (GSTP1), mu (GSTM1) et thêta (GSTT1) ; cytochrome p450 (CYP1A1), époxyde hydrolase (EPXH), NO-synthase endothéliale (eNOS), catalase (CAT) et superoxyde dismutase (MnSOD). Notre étude a permis de mettre en évidence quatre polymorphismes associés au risque d’HG et/ou de prééclampsie (PE) : GSTπ A313G (RC= 0.42 IC 95% [0.22-0.80]) ; GSTM1dél (RC= 0.26 [0.07-0.91]) ; eNOS G849T (RC = 3.19 [1.33-7.67]) ainsi que CAT G-844A (RC= 0.24 [0.07-0.85]). Nos résultats montrent également plusieurs associations d’allèles indépendants combinés deux à deux prédictives d’un risque d’HG. En corollaire, certains marqueurs génétiques d’enzymes impliquées dans la biotransformation pourraient permettre d’identifier précocement les femmes à risque d’HG et pourraient avoir des implications sur le risque de maladies cardiovasculaires à long terme.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".