Quantifying the global rates of nausea and vomiting of pregnancy: a meta analysis.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nausea and vomiting of pregnancy (NVP) is the most common medical condition in pregnancy, affecting women worldwide. It is unclear whether its prevalence and severity NVP are variable across different nations and races. PURPOSE: To summarize global rates of NVP as reported in the literature using meta-analysis. METHODS: We searched Medline, Embase and Cochrane databases for all peer-reviewed articles reporting rates of NVP and/or hyperemesis gravidarum (HG). No restrictions were imposed on publication year or language. Numbers of women, studies and NVP rates were extracted and aggregated using a random effects model. Outcomes included: overall rates (i.e., women suffering any nausea or vomiting or both) in early and in late pregnancy, rates of nausea only, symptom severity, and HG rates. RESULTS: We identified 116 studies, rejecting 37 and accepting 79, of which 59 provided data for NVP (N=93,753 in 13 countries) and 26 for HG (N= 6,155,578). All developed regions of the world were represented (2 studies from Africa, 1 India; none from Latin America). Reported NVP rates varied from 35%-91% (median 69%); the meta-analytic average rate was 69.4% (CI95%:66.5%-72.3%). Among pregnant women, 32.7% had nausea without vomiting and 23.5% overall had NVP continuing into the third trimester. NVP was rated as mild in 40%, moderate in 46% and severe in 14% of cases. The prevalence of HG was 1.1% (CI95%:0.8%-1.3%), with a range of 0.3%-3.6%. CONCLUSIONS: Almost 70% of women worldwide experience NVP, but reported rates vary widely. HG, the most severe form, affects 1.1%.
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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 | 0,036 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,081 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».