Does induction of labour increase the risk of caesarean section? A systematic review and meta‐analysis of trials in women with intact membranes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent literature on the effect of induction of labour (compared with expectant management) has provided conflicting results. Reviews of observational studies generally report an increase in the rate of caesarean section, whereas reviews of post-dates and term prelabour rupture of membrane (PROM trials suggest either no difference or a reduction in risk. OBJECTIVE: To evaluate with a systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials (RCTs) whether or not the induction of labour increases the risk of caesarean section in women with intact membranes. SEARCH STRATEGY: Literature search using electronic databases: MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Database of Clinical Trials. SELECTION CRITERIA: RCTs comparing a policy of induction of labour with expectant management in women with intact membranes. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: A total of 37 trials were identified and reviewed. Quantitative analyses with fixed- and random-effects models were performed with revman 5.1. MAIN RESULTS: Of the 37 RCTs, 27 were trials of uncomplicated pregnancies at 37-42 weeks of gestation. The remaining ten evaluated induction versus expectant management in pregnancies with suspected macrosomia (two), diabetes in pregnancy (one), oligohydramnios (one), twins (two), intrauterine growth restriction (IUGR) (two), mild pregnancy-induced hypertension (PIH) (one), and women with a high-risk score for caesarean section (one). Meta-analysis of 31 trials determined that a policy of induction was associated with a reduction in the risk of caesarean section compared with expectant management (OR 0.83, 95% CI 0.76-0.92). AUTHOR'S CONCLUSIONS: Induction of labour in women with intact membranes reduces the risk of caesarean section. Review of the trials suggests that this effect may arise from non-treatment effects, and that additional trials are needed.
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 | 0,023 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».