Parity and low birth weight and preterm birth: a systematic review and meta‐analyses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically review the risks of pregnancy outcomes among women of different parity. MATERIAL AND METHODS: Electronic databases were searched for studies, in English language, in which primary objective was to assess association between parity and pregnancy outcomes. Meta-analyses were performed and unadjusted odds ratios (ORs) and mean differences along with 95% confidence interval (CI) were calculated. MAIN OUTCOME MEASURES: Low birth weight (LBW), preterm birth (PTB), small for gestational age (SGA), birth weight, and gestational age. RESULTS: Forty-one studies, most with moderate risk of bias were included. Nulliparity was associated with increased unadjusted odds of LBW (OR 1.41, 95% CI 1.26, 1.58) and SGA (OR 1.89, 95% CI 1.82, 1.96) and reduction in birth weight (weighted mean difference -282 g, 95% CI -486, -79 g) but not PTB (OR 1.13, 95% CI 0.96, 1.34). Grand multiparity and great grand multiparity were not associated with LBW (OR 1.10, 95% CI 0.95, 1.32 and OR 0.92, 95% CI 0.78, 1.09) or PTB (OR 0.96, 95% CI 0.77, 1.19 and OR 1.32, 95% CI 0.61, 2.83). CONCLUSIONS: Nulliparity was associated with a significantly increased unadjusted risk of LBW/SGA birth, whereas grand multiparity and great grand multiparity were not associated with increased risk of pregnancy outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».