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Enregistrement W2154209842 · doi:10.1136/bmj.f3443

Anaemia, prenatal iron use, and risk of adverse pregnancy outcomes: systematic review and meta-analysis

2013· review· en· W2154209842 sur OpenAlexfundno aff
B. A. Haider, I. Olofin, Min Wang, D Spiegelman, Majid Ezzati, Wafaie Fawzi

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPeking University Health Science CenterSchool of Public Health, Imperial College LondonGrand Challenges CanadaImperial College LondonPeking UniversityBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicinePregnancyOdds ratioRelative riskMeta-analysisIron deficiencyLow birth weightCohort studyObstetricsConfidence intervalBirth weightProspective cohort studyCohortPediatricsAnemiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To summarise evidence on the associations of maternal anaemia and prenatal iron use with maternal haematological and adverse pregnancy outcomes; and to evaluate potential exposure-response relations of dose of iron, duration of use, and haemoglobin concentration in prenatal period with pregnancy outcomes. DESIGN: Systematic review and meta-analysis DATA SOURCES: Searches of PubMed and Embase for studies published up to May 2012 and references of review articles. STUDY SELECTION CRITERIA: Randomised trials of prenatal iron use and prospective cohort studies of prenatal anaemia; cross sectional and case-control studies were excluded. RESULTS: 48 randomised trials (17 793 women) and 44 cohort studies (1 851 682 women) were included. Iron use increased maternal mean haemoglobin concentration by 4.59 (95% confidence interval 3.72 to 5.46) g/L compared with controls and significantly reduced the risk of anaemia (relative risk 0.50, 0.42 to 0.59), iron deficiency (0.59, 0.46 to 0.79), iron deficiency anaemia (0.40, 0.26 to 0.60), and low birth weight (0.81, 0.71 to 0.93). The effect of iron on preterm birth was not significant (relative risk 0.84, 0.68 to 1.03). Analysis of cohort studies showed a significantly higher risk of low birth weight (adjusted odds ratio 1.29, 1.09 to 1.53) and preterm birth (1.21, 1.13 to 1.30) with anaemia in the first or second trimester. Exposure-response analysis indicated that for every 10 mg increase in iron dose/day, up to 66 mg/day, the relative risk of maternal anaemia was 0.88 (0.84 to 0.92) (P for linear trend<0.001). Birth weight increased by 15.1 (6.0 to 24.2) g (P for linear trend=0.005) and risk of low birth weight decreased by 3% (relative risk 0.97, 0.95 to 0.98) for every 10 mg increase in dose/day (P for linear trend<0.001). Duration of use was not significantly associated with the outcomes after adjustment for dose. Furthermore, for each 1 g/L increase in mean haemoglobin, birth weight increased by 14.0 (6.8 to 21.8) g (P for linear trend=0.002); however, mean haemoglobin was not associated with the risk of low birth weight and preterm birth. No evidence of a significant effect on duration of gestation, small for gestational age births, and birth length was noted. CONCLUSIONS: Daily prenatal use of iron substantially improved birth weight in a linear dose-response fashion, probably leading to a reduction in risk of low birth weight. An improvement in prenatal mean haemoglobin concentration linearly increased birth weight.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,033
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations883
Publié2013
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Résumé présentoui

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