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Record W7162030910 · doi:10.82308/49118

Cardiac Alterations in Fetuses Exposed to Rheumatic Disease – A Fetal Speckle Tracking Echocardiography Study

2023· dissertation· en· W7162030910 on OpenAlexaboutno aff
Amanda Ohayon

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicPregnancy and Medication Impact
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCongenital diseaseFetusMedium termHeart disease

Abstract

fetched live from OpenAlex

La compréhension de l'influence des pathologies rhumatologiques maternelles sur la fonction cardiaque du fœtus est cruciale pour l'identification précoce des anomalies cardiaques potentielles pendant la gestation. Cette thèse contribue aux connaissances actuelles sur les effets cardiaques des atteintes rhumatologiques maternelles, en aidant au développement d'interventions ciblées et de stratégies de gestion améliorées pour les grossesses affectées. Les charges inflammatoires associées aux pathologies rhumatologiques maternelles peuvent avoir des conséquences négatives sur les résultats maternels et fœtaux. En outre, l'état inflammatoire de la mère peut influencer la formation et la structure du placenta, entraînant des anomalies vasculaires, une insuffisance placentaire et des altérations de la structure du placenta. Ces changements peuvent perturber les échanges de nutriments et d'oxygène entre la mère et le fœtus, entraînant un retard de croissance du fœtus, en particulier dans les grossesses affectées par des maladies telles que le lupus érythémateux disséminé. En outre, les auto-anticorps maternels, y compris les anti-Ro et les anti- La, ont la capacité de traverser le placenta et de déclencher une réaction inflammatoire, ce qui peut endommager les tissus cardiaques du fœtus. Les fœtus exposés aux auto-anticorps maternels Ro/La risquent de développer des anomalies de la conduction cardiaque, notamment un bloc cardiaque congénital (BCC), qui peut évoluer vers une cardiomyopathie, typiquement de phénotype dilaté. L’étude décrite dans le contexte de cette thèse vise à étudier l'impact des conditions rhumatologiques maternelles sur la fonction cardiaque fœtale à 22-24 semaines d'âge gestationnel en utilisant l'échocardiographie par suivi de pixels, en se concentrant sur la vue apicale des quatre cavités du fœtus. L'échocardiographie par suivi de pixels permet d'évaluer la déformation du cœur en suivant les pixels composant les images de l’ultrason tout au long du cycle cardiaque, tandis que la déformation fournit des informations quantitatives sur la déformation du myocarde.L'étude rétrospective présentée dans cette Thèse compare les fœtus exposés à des femmes enceintes souffrant de maladies rhumatologiques à ceux de femmes enceintes ne souffrant pas de telles maladies. Le recrutement rétrospectif des femmes atteintes d'une maladie rhumatologique ayant subi une échocardiographie fœtale entre 2013 et 2021 a été effectué dans un seul centre (Centre universitaire de santé McGill). Les grossesses ont été stratifiées selon la présence d’anticorps anti-Ro/La et comparées à des grossesses non exposées, appariées selon l'âge gestationnel (22 à 24 semaines). Des altérations fonctionnelles cardiaques ont été observées chez les fœtus exposés à des conditions rhumatologiques maternelles, indépendamment de la présence d’un BCC. L'augmentation de la fraction d'éjection et de la déformation du ventricule gauche suggère des adaptations précoces à un environnement in-utéro défavorable, possiblement influencées par une postcharge élevée résultant d'une résistance vasculaire augmentée. Ces résultats soulignent l'importance d’études futures pour évaluer les adaptations cardiaques plus tardives pendant la gestation et immédiatement après la naissance chez les nourrissons exposés à des maladies rhumatologiques maternelles

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.001
Threshold uncertainty score0.003

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.342
Teacher spread0.306 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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