Maternal body mass index and the risk of preeclampsia: a systematic overview.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal obesity, both in itself and as part of the insulin resistance syndrome, is an important risk factor for the development of preeclampsia. Accurately quantifying the relation between prepregnancy maternal body mass index and the risk of preeclampsia may better identify those at highest risk. We performed a systematic overview of the literature to determine the association between prepregnancy body mass index and the risk of preeclampsia. METHODS: Two reviewers independently retrieved all relevant English language cohort studies through a systematic search of Medline and Embase between 1980 and June 2002. Study data were abstracted in a similar fashion. For each study, the risk ratio of preeclampsia was calculated by comparing the risk of preeclampsia among women with the highest body mass index with those with the lowest. RESULTS: We identified thirteen cohort studies, comprising nearly 1.4 million women. The risk of preeclampsia typically doubled with each 5-7 kg/m2 increase in prepregnancy body mass index. This relation persisted in studies that excluded women with chronic hypertension, diabetes mellitus or multiple gestations, or after adjustment for other confounders. CONCLUSIONS: Most observational studies demonstrate a consistently strong positive association between maternal prepregnancy body mass index and the risk of preeclampsia. Increasing obesity in developed countries is likely to increase the occurrence of preeclampsia. Consideration should be given to the potential benefits of prepregnancy weight reduction programs.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».