Oliver Rieger

( Am J Obstet Gynecol. 2022;227:77.e1–30) Preeclampsia is associated with increased maternal morbidity and mortality. It can be difficult to estimate the severity of preeclampsia and to predict adverse outcomes caused by the disease. A number of biomarkers can be accurate positive predictors for preeclampsia. Previous studies have shown the risk of preeclampsia can be more accurately predicted using a multifactorial analysis with patients’ medical history data and current health data. The current study aimed to demonstrate that using machine-learning with this data can more accurately predict adverse outcomes compared to traditional models.

Einleitung Die Präeklampsie stellt mit einer Inzidenz von ca. 2–5 % eine der Hauptursachen für perinatale Morbidität und Mortalität dar. Auf maschinellem Lernen basierende Algorithmen können die Vorhersage von Präeklampsie-assoziierten Komplikationen verbessern. Das hier untersuchte Modell wurde auf einem retrospektivem Datensatz von Schwangeren mit hohem Risiko für Präeklampsie und bekanntem Schwangerschaftsausgang trainiert. Die Vorhersagegenauigkeit des Algorithmus bei Patientinnen aus anderen geografischen Regionen und mit anderem ethnischem und sozioökonomischem Hintergrund kann nicht grundsätzlich angenommen werden. Um die Generalisierbarkeit des Algorithmus zu testen, wurde dieser auf einem externen nordamerikanischen Datensatz getestet.

Einleitung Die Selbstmessung des Blutdrucks bei Verdacht auf Präeklampsie in der Schwangerschaft wird häufig vom behandelnden Arzt verordnet, aber nicht systematisch erfasst oder ausgewertet. Wir stellen die Hypothese auf, dass die Selbstmessung des Blutdrucks zu Hause dazu beitragen kann, Schwangere mit einem erhöhten Risiko für Komplikationen bei Präeklampsie frühzeitig zu erkennen.

Zielsetzung Auf maschinellem Lernen basierende Algorithmen können die Vorhersage von Präeklampsie-assoziierten Komplikationen verbessern. Das untersuchte Modell wurde auf einem retrospektivem Datensatz von Schwangeren mit hohem Risiko für Präeklampsie und bekanntem Schwangerschaftsausgang trainiert. Die Vorhersagegenauigkeit des Algorithmus bei Patientinnen mit anderem geographischen, ethnischem und sozioökonomischem Hintergrund kann nicht grundsätzlich angenommen werden. Um die Generalisierbarkeit des Algorithmus zu testen, wurde dieser auf einem externen nordamerikanischen Datensatz getestet.

Zielsetzung Die Selbstkontrolle des Blutdrucks durch Schwangere bei Verdacht auf Präeklampsie wird oft verordnet, jedoch selten systematisch erfasst oder ausgewertet. Wir stellen die Hypothese auf, dass Blutdruckselbstmessungen dazu beitragen können, Schwangere mit erhöhtem Risiko für Schwangerschaftskomplikationen im Zusammenhang mit Präeklampsie frühzeitig zu erkennen.

Steel Stud Wall Systems (SSWSs) have been attractive structural alternative due to its merits. This research is mainly focused on enhancing static resistance of SSWSs to resist moderate blast events. Resistance function is considered an important item of data in calculating dynamic response of a system using Single Degree of Freedom model. Resistance function can be obtained by quasi-static experimental loading. Or alternatively, using FE modelling for finding the non-linear static response of a system. This research shows how combinations of the various in-lack parameters can be arranged to maximize efficiency of the system for performance as blast proof structures. This is performed by analyzing different section geometries from traditional ones with aids of FE software (ABAQUS 16). The solution is under quasi-static loading and the obtained toughness is used to hold comparison between the new geometries and the traditional stud section. Two validation models followed by a comprehensive parametric study are performed to investigate back-to-back cold formed sections efficiency in comparison to traditional system from blast point of view. For this purpose, two new introduced factors Material Utilization Factor (M.U.F) and (EF) are used to relate the various design variables and outputs to the amount of material used in the sections. The paper shows how using the new sections and changing parameters may maximize the system efficiency to raise toughness and elastic load limit up to 3.94 times and 3.78 respectively from the traditional system. Finally, important conclusions are withdrawn about the efficiency of the new sections. Withdrawn conclusions are emphasizing that using back-to-back cold formed sections with a certain arrangement is much beneficious than traditional used sections.

Previous research has found that miRNA-20b is highly expressed in gastric cancer (GC), however, its function and underlying mechanism are not clear. Wnt signaling pathway, implicated in tumorigeneisis, is activated in more than 30% of GC. We would like to characterize the biological behavior of miRNA-20b in terms of modulating Wnt/β-catenin signaling and EMT. We showed that miRNA-20b inhibitors suppressed Topflash/Fopflash dependent luciferase activity and the β-catenin nuclear translocation, resulting in inhibition of Wnt pathway activity and EMT. SUFU, negatively regulating Wnt and Hedgehog signaling pathway, was proved to be targeted by miRNA-20b. Moreover, additional knockdown of SUFU alleviated the inhibitory effect on Wnt pathway activity, EMT, cell proliferation/migration and colony formation caused by miRNA-20b inhibition.In summary, miRNA-20b is an oncogenic miRNA and promoted cell proliferation, migration and EMT in GC partially by activating Wnt pathway via targeting SUFU.

There are no population data on bone mass in individuals with HIV in Spain, adjusted for age and sex.Bone mineral density (BMD) data were obtained by dual X-ray absorptiometry in a cohort of individuals with HIV infection compared with cohort data from the general population in Spain and the United States of America.Of 928 individuals (mean 46 years, 25% women), the prevalence of osteoporosis in the lumbar spine/femoral neck was 18%/5% in men, and 17%/10% in women, respectively. The rate increased from the age of 40 in men and from 50 in women (osteoporosis in 20% and 27%, respectively). BMD was lower than that observed in the general population in almost all age groups (mean, -6%; between 0%–11% lower compared to the Spanish cohort, and -8%; between 0%–14% lower than the American cohort).Our cohort of individuals with HIV had a lower BMD in all age groups after adjustment for age and sex, compared with the general population. This fact must be considered when making recommendations.No existen datos poblacionales de masa ósea en pacientes con VIH en España, ajustados por edad y sexo.Se recogieron los datos de densidad mineral ósea (DMO) mediante absorciometría dual de rayos X en una cohorte de pacientes con infección por VIH, comparándose con los valores observados en cohortes de población general españolas y estadounidenses.En 928 pacientes (media 46 años, 25% mujeres), la prevalencia de osteoporosis en columna lumbar/cuello femoral fue del 18/5% en varones, y 17/10% en mujeres, respectivamente, aumentando desde los 40 años en varones y desde los 50 años en mujeres (osteoporosis en 20 y 27%, respectivamente). La DMO fue inferior a la observada en la población general en casi todos los grupos etarios (media, -6%; entre 0–11% inferior respecto a la cohorte española, y -8%; entre 0–14% inferior a la estadounidense).Nuestra cohorte de pacientes con VIH tiene una menor DMO en todos los grupos etarios ajustados por edad y sexo, en comparación con la población general. Este hecho debe ser considerado en las recomendaciones de manejo.

Hintergrund Präeklampsie stellt mit einer geschätzten Inzidenz von 2–5% eine sehr prävalente Last für schwangere Frauen dar. Damit einhergehend ist eine 20-fache Riskioerhöhung für den Tod der Mutter und ein wesentlich erhöhtes Risiko für andere schwere Krankheitsverläufe von sowohl Mutter als auch Kind. Neue Biomarker, wie soluble fms-like tyrosine kinase-1 (sFlt-1) und placental growth factor (PlGF), stellen in Kombination mit konventionellen klinischen Daten (mediziniescher Historie, physischen Symptomen und Laborparameters etc.) eine exzellente Basis für die Anwendung von machine-learning-Methoden dar.

Hintergrund Mit einer Inzidenz von 2–5% ist die Präeklampsie weltweit die führende Ursache für mütterliche und fetale Morbidität und Mortalität. Die Diskrepanz zwischen dem unspezifischen Erscheinungsbild und potenziellen Komplikationen stellt eine erhebliche klinische Herausforderung dar. Die Integration von Algorithmen und Künstlicher Intelligenz (KI) in die Medizin eröffnet neue Möglichkeiten für die Diagnostik und Überwachung von hypertensiven Schwangerschaftserkrankungen.

Einleitung Mit einer Inzidenz von 2–5% ist die Präklampsie eine der häufigsten Ursachen für mütterliche und fetale Morbidität und Mortalität weltweit. Daher besteht im klinischen Alltag ein großer Bedarf für die präzise Vorhersage und das frühzeitige Erkennen von präeklampsie-assoziierten Komplikationen, englisch adverse outcomes (AO"s). Neue Biomarker wie der sFlt-1/PlGF-Quotient in Kombination mit konventionellen klinischen Parametern stellen eine hervorragende Datenbasis für die Anwendung von Machine-Learning (ML) Methoden zur frühzeitigen Vorhersage von AO"s dar. Für die klinische Anwendbarkeit ist es nötig, einerseits eine minimale Auswahl an klinischen Inputs zu identifizieren und andererseits eine maximale Anwendbarkeit auf unbekannten Daten zu erreichen (Generalisierung).