Low-Dose Aspirin in Early Gestation for Prevention of Preeclampsia and Small-for-Gestational-Age Neonates: Meta-analysis of Large Randomized Trials
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Meta-analyses of small to moderate size randomized controlled trials (RCTs) suggested that aspirin started before 17 weeks' gestation reduces the risk of preeclampsia and small-for-gestational-age (SGA) neonates. We evaluated data from large randomized trials originally excluded from meta-analyses. Methods We performed meta-analyses of RCTs including more than 350 participants that compared aspirin to placebo during pregnancy. Corresponding authors were contacted to obtain data according to gestational age. Outcomes included preeclampsia, severe preeclampsia, and SGA. Relative risks (RRs) with their 95% confidence intervals (CIs) were calculated. Results Data for women recruited before 17 weeks' gestation were obtained for three (50%) of the six eligible trials for a total of 11,949 participants including 3,293 recruited before 17 weeks' gestation with available data. We observed no impact of low-dose aspirin (60 mg) started before 17 weeks' gestation on the risk of preeclampsia (RR: 0.93; 95% CI: 0.75-1.15), severe preeclampsia (RR: 0.96; 95% CI: 0.71-1.28), or SGA (RR: 0.84; 95% CI: 0.56-1.26) and it was not statistically different than when started at or after 17 weeks' gestation. Conclusion Data from large randomized trials do not support greater benefits of low-dose aspirin (at 60 mg daily) when started before 17 weeks' gestation for the prevention of preeclampsia or SGA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».