在孕前中心脏重塑:一个大语言模型辅助的元分析和元回归

科学领域:

• 心脏病学 心脏病学
• 产科 产科 产科 产科 产科
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 孕前,怀孕的高血压疾病,造成显著的孕产妇发病率和长期心血管风险.
• 在孕前症中,心声回声学改造的确切性质和一致性尚不清楚.
• 现有的研究缺乏对左心室功能和几何变化的全面综合.

研究的目的:

• 为了进行左心室功能的超大元分析和在产前的几何学.
• 定义与妊娠前相关联的心声回声重塑表型.
• 评估基于大型语言模型 (LLM) 的工具在证据合成中的实用性.

主要方法:

• 一个PROSPERO注册的系统审查和大元分析.
• 在没有日期限制的情况下搜索了PubMed,Scopus和Embase.
• 利用基于LLM的套件 (Synthesisa AI) 进行抽象选,数据提取,偏差风险评估和贝叶斯代码生成,并进行人类验证.

主要成果:

• 孕前与减少的射出分数 (~0.87%) 和全球纵向延伸损伤 (~3.08%) 相关.
• 观察到左心室质量指数 (+13.10 g/m2) 和相对壁厚 (+0.062) 的显著增加.
• 分数缩短没有显著差异;BMI,平价值和妊娠年龄是显著的调节因素.

结论:

• 孕前症的特征是保留射出分数的重塑表型,受损的应变和过度缩的适应,表明亚临床缩功能障碍.
• 展示了基于LLM的工具的变革潜力,用于自动化,可扩展和标准化的证据合成.
• 提供了更清晰的理解心血管适应在妊娠前,告知长期风险评估.