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les modèles de calcul risque Risque peuvent prévoir l'accouchement avant terme spontané

Un modèle prévisionnel developpé récemment a pu aider à prévoir le risque de naissance avant terme imminente, évitant les effets défavorables et coûteux de l'overtreatment ou du diagnostic erroné.

Bébé prématuré

Bébé prématuré. Crédit d'image : M.Moira/Shutterstock.com

Amélioration de la prévision de l'accouchement avant terme imminent

Le travail avant terme est un incident provocant pour diagnostiquer en raison de la nature non spécifique des sympt40mes. Les méthodes actuelles de diagnostic sont tout insuffisant que l'overtreatment des sympt40mes est courant et coûteux aux patients. Cependant, les chocs de santé encourus si le travail avant terme n'est pas traité effectivement également pose une préoccupation pour la distribution couronnée de succès de l'enfant ainsi que des effets à long terme pour la mère.

Une étude neuve publiée par la barre de Sarah à l'université d'Edimbourg, du Royaume-Uni, et de collègues en médicament du tourillon PLOS, fournit une voie neuve de relever le défi de diagnostiquer des sympt40mes de travail avant terme. Ceci a été accompli en développant un modèle de calcul de prévision de risque qui améliore la prévision des naissances avant terme imminentes.

D'abord, les chercheurs ont recensé les facteurs de risque cliniques pour le travail avant terme en analysant différentes caractéristiques de participant de cinq études de cohorte estimatives européennes, y compris 1.783 femmes européennes enceintes, et avaient l'habitude ces derniers pour développer un modèle pour prévoir le risque de naissance avant terme spontanée.

Puis, le modèle a été validé dans une étude de cohorte estimative de 2.924 femmes avec des signes et des sympt40mes de travail avant terme à partir de 26 éléments obstétriques dirigés par le conseiller au Royaume-Uni. Ceci a permis à des chercheurs de valider l'exactitude du modèle par des résultats prévus et observés de comparer entre les ensembles de données.

Les découvertes ont prouvé que le meilleur modèle prévisionnel a compris les combinaisons principales de sympt40me. Superficiellement, y compris la concentration en fibronectine foetale de fluide vaginal l'analyse à côté des facteurs de risque cliniques a surpassé des prévisions de la naissance avant terme spontanée imminente et était plus rentable par rapport seule à la fibronectine foetale.

Le modèle de prévision de risque a montré le rendement prometteur dans la prévision de la naissance avant terme spontanée moins de sept jours de contrôle et peut être employé en tant qu'élément d'un outil d'aide à la décision pour aider des décisions de gestion de guide pour des femmes en danger de travail avant terme. Il est promptement réalisable, avec le potentiel pour l'avantage immédiat aux femmes et aux bébés et aux services de santé, par la manière d'éviter de l'admission et de la demande de règlement inutiles »

Prévoyant l'imprévisible - le modèle montre le potentiel de limiter des effets sur la santé défavorables pendant la naissance avant terme spontanée

La mise en place de tels modèles prévisionnels a pu aider à recenser les facteurs les plus importants amenant au diagnostic clinique des incidents défavorables, tels que l'accouchement avant terme spontané.

Néanmoins, l'étude a noté des limitations dans la collecte des informations et l'analyse suivante qui peuvent limiter les implications représentatives de cette étude.

La caractéristique rassemblée a été concentrée principalement sur européen caucasien et les patients britanniques, présentant la fourniture non blanche de peu de participants ont limité l'analyse dans des différences ethniques ou régionales. Y compris d'autres populations peut pour cette raison aider à améliorer l'exactitude modèle. D'ailleurs, la caractéristique absente dans la cohorte de développement de facteur prédictif de risque requiert également davantage d'étude, car le modèle de prévision de risque améliore des résultats cliniques dans la pratique.

Développer des modèles prévisionnels plus précis et plus applicables pourrait fournir les directives principales pour que les demandes de règlement cliniques soient conduites avec succès, évitant le diagnostic erroné ou l'overtreatment potentiel, qui peuvent mener aux conséquences nuisibles de santé.

L'immense majorité de femmes avec des signes et les sympt40mes du travail avant terme ne donnent pas naissance tôt, mais on reçoivent l'admission au hôpital inutile juste dans le cas de la naissance avant terme. Le facteur prédictif de risque développé par notre équipe de recherche aidera des femmes à comprendre leur possibilité de donner naissance tôt, ainsi elles peuvent décider si ou non avoir l'admission et la demande de règlement.

Nous travaillons maintenant vers joindre le facteur prédictif aux dossiers de maternité, ainsi elle peut facilement être employée en tant qu'élément des soins des femmes et être soutenu améliorée pendant que plus de femmes les emploient. »

M. Stock

Les modèles prévisionnels s'étendants et l'utilisation des prévisions caractéristique caractéristique de calcul de risque au delà de l'accouchement avant terme peuvent également fournir le support pour d'autres demandes de règlement cliniques. Ceci peut comprendre le diagnostic de neurodegenerative et des maladies cardio-vasculaires, qui peuvent manifester une gamme des sympt40mes, et exige souvent des traitements spécifiques d'être adressés avec succès.

Journal reference:
  • Stock SJ, Horne M, Bruijn M, White H, Boyd KA, Heggie R, et al. (2021) Development and validation of a risk prediction model of preterm birth for women with preterm labour symptoms (the QUIDS study): A prospective cohort study and individual participant data meta-analysis. PLoS Med 18(7): e1003686. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003686
James Ducker

Written by

James Ducker

James completed his bachelor in Science studying Zoology at the University of Manchester, with his undergraduate work culminating in the study of the physiological impacts of ocean warming and hypoxia on catsharks. He then pursued a Masters in Research (MRes) in Marine Biology at the University of Plymouth focusing on the urbanization of coastlines and its consequences for biodiversity.  

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