産科・婦人科は、女性の健康を生涯にわたって支える重要な医学分野です。妊娠や出産の過程から、月経のトラブルや更年期のケアまで、幅広い時期の身体的変化と医療的サポートを扱っています。ここでは、母体と胎児の安全を守る研究や、女性の生活の質を向上させる新しい治療法の探求が行われています。

Gist.Scienceは、medRxivから公開される最新の予稿をすべて対象に、この分野の論文を収集・処理しています。難解な専門用語を避けた平易な解説と、専門的な詳細な要約の両方を提供し、研究の最前線を誰でも理解しやすい形でお届けします。以下に、産科・婦人科分野の最新論文リストを表示します。

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A STUDY OF FACTORS INFLUENCING FETAL MONITOR FAILURE

モンゴルのウルゴ産科病院における胎児モニターの研究は、装置の故障が電力の不安定性や摩耗といった技術的な問題と、スタッフのトレーニング不足や不適切な使用といった人的要因の組み合わせに起因していることを特定しており、信頼性の高い運用を確保するために、定期的なメンテナンス、電力の安定化、および職員教育の強化を含む包括的なアプローチが必要であるとしている。

Tsanligrenchin, D., Enkhjargal, E.-U., Boldbaatar, O., Shagdar, I., Tumurtogoo, A., Tuya, A., Batbold, S.2026-07-15
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The role of pregnancy- related comorbidities in maternal health disparities among Asian American/Pacific Islanders

カリフォルニア州における約185万件の出生に関するこの研究は、妊娠に関連する併存疾患がアジア系および太平洋諸島系のグループにおける重篤な母体罹患率の格差に大きく寄与している一方で、これらの疾患を考慮した後でもフィリピン系女性および太平洋諸島系の女性には相当な格差が存続しており、併存疾患の管理を超えた個別化された介入の必要性を浮き彫りにしている。

Dissanayake, M. V., Mathur, M. B., Main, E. K., Carmichael, S. L.2026-07-14
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Cohort profile: the Cohort for Risk Prediction Model Evaluation (CORE) for external validation of models identifying high-risk pregnant women in the early second trimester, North India

Cohort for Risk Prediction Model Evaluation (CORE)は、インドおよび同様の環境における母体および新生児の転帰を改善することを目的として、調和された臨床および超音波データを用いて、ハイリスク妊娠に対する妊娠第2三半期の早期リスク予測モデルを外部妥当性確認するために設立された、964人の妊婦を対象とした前向きな単一施設インドコホートである。

Jain, R. s., Sharma, N., Khurana, A., Wadhwa, N., Tripathi, R., Jain, A., Bhatnagar, S., Thiruvengadam, R., Desiraju, B. (…)2026-07-04
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Identification of implications of m6A regulators and autophagy-associated genes for prognosis in ovarian cancer

本研究は、卵巣がんにおけるm6A調節因子およびオートファジー関連遺伝子に基づく予後シグネチャーを特定し、患者の転帰、免疫療法への反応、および薬剤感受性を効果的に予測するリスクスコアとノモグラムを構築するとともに、PLK2やLEPRといった主要な遺伝子を検証した。

Chen, Y., Yu, X., Chu, W., Shang, S., He, N., guo, l.2026-06-29
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COVID-19 containment policies and hyperglycemia in pregnancy: correlation with the Stringency Index in a nationwide Belgian cohort

ベルギー全土のコホートにおいて、妊娠中の高血糖の有病率は2019年と比較して2020年後半に著しく増加しており、パンデミックの厳格度指数(Stringency Index)との強い正の相関を示したが、新生児の体重パーセンタイルには変化が見られなかった。

Costa, E., Vercoutere, A., Alexander, S., Boulvain, M., Derisbourg, S., Lamy, C., Delbaere, A., Racape, J.2026-06-22
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Modeling cycle phases using hormone trajectories in women with and without polyendocrine metabolic ovarian syndrome

本研究は、自己記録による尿中ホルモンデータを利用して、月経周期の各フェーズを正確にマッピングする自己回帰型隠れマルコフモデルを構築し、多内分泌代謝性卵巣症候群(PMOS)を有する女性における明確なホルモン差を明らかにした上で、非侵襲的なPMOSスクリーニングおよび臨床検査プロトコルの改善に対する本モデルの可能性を実証するものである。

Stujenske, T. M., Bouchard, T. P., Troy, A., Kelemen, S., Folino, B., Wills, T., Sugden, L. A.2026-06-04
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Machine Learning Estimation of Gestational Age at Delivery Using Linked Mother-Infant Electronic Health Records Across Two Health Systems

本研究は、母子のリンクされた電子健康記録を用いて訓練された教師あり機械学習モデルが、異なる医療システム間で分娩時の妊娠週数を正確かつ汎用的に推定できることを示しており、大規模な母児保健研究を支援する堅牢な枠組みを提供する。

Bejan, C. A., Yang, X., Pham, A., Qassem, L., Abraham, A. A., Choi, L., Rosenbloom, S. T., Gamire, L. X., Phillips, E. J (…)2026-05-25
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What outcome information do women need to support an informed choice between planning a vaginal or caesarean birth? - a consensus study.

本研究は、システマティックレビュー、デルファイ調査、およびステークホルダー会議を含む3段階の合意形成プロセスを通じて、計画された経腟分娩と帝王切開分娩との間における情報に基づいた選択を支援する意思決定支援ツールに含めるべき優先的な母児の転帰62項目を特定した。

Ekong, A., Nicoll, A., Locock, L., Fairley, T., Devane, D., McDonagh Hull, P., Braithwaite, L., Ade, M., Hidvegi, I., Sa (…)2026-05-17
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WITHDRAWN: Longitudinal antenatal care quality and postpartum health: findings from a prospective cohort study in Ethiopia, India, Kenya and South Africa

エチオピア、インド、ケニア、南アフリカにおける縦断的周産期ケアの質と産後健康に関する本原稿は、著者らが研究を完成させるために撤回されたものであり、引用すべきではありません。

Arsenault, C., Chaudhry, M., Mebratie, A. D., Nzinga, J., Jarhyan, P., Mohan, S., Haile Mariam, D., Mugenya, I., Amboko (…)2026-05-14
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Cohort Profile: Investigation into Biomarkers to Predict Preterm Birth (INSIGHT) -- a Prospective Pregnancy Cohort Focused on Preterm Birth in the United Kingdom

英国で実施された INSIGHT コホート研究は、2272 人の妊婦を対象に臨床データと多様な生物学的サンプルを縦断的に収集・解析することで、自然早産の予測バイオマーカーの開発とその発症メカニズムの解明を目指す画期的な研究です。

Jackson, R., Valensin, C., Chin-Smith, E., Suff, N., Shennan, A. H., Hezelgrave, N. L., Tribe, R. M.2026-04-11