Clinical risk factors for pre-eclampsia determined in early pregnancy: systematic review and meta-analysis of large cohort studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a practical evidence based list of clinical risk factors that can be assessed by a clinician at ≤ 16 weeks' gestation to estimate a woman's risk of pre-eclampsia. DESIGN: Systematic review and meta-analysis of cohort studies. DATA SOURCES: PubMed and Embase databases, 2000-15. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Cohort studies with ≥ 1000 participants that evaluated the risk of pre-eclampsia in relation to a common and generally accepted clinical risk factor assessed at ≤ 16 weeks' gestation. DATA EXTRACTION: Two independent reviewers extracted data from included studies. A pooled event rate and pooled relative risk for pre-eclampsia were calculated for each of 14 risk factors. RESULTS: There were 25,356,688 pregnancies among 92 studies. The pooled relative risk for each risk factor significantly exceeded 1.0, except for prior intrauterine growth restriction. Women with antiphospholipid antibody syndrome had the highest pooled rate of pre-eclampsia (17.3%, 95% confidence interval 6.8% to 31.4%). Those with prior pre-eclampsia had the greatest pooled relative risk (8.4, 7.1 to 9.9). Chronic hypertension ranked second, both in terms of its pooled rate (16.0%, 12.6% to 19.7%) and pooled relative risk (5.1, 4.0 to 6.5) of pre-eclampsia. Pregestational diabetes (pooled rate 11.0%, 8.4% to 13.8%; pooled relative risk 3.7, 3.1 to 4.3), prepregnancy body mass index (BMI) >30 (7.1%, 6.1% to 8.2%; 2.8, 2.6 to 3.1), and use of assisted reproductive technology (6.2%, 4.7% to 7.9%; 1.8, 1.6 to 2.1) were other prominent risk factors. CONCLUSIONS: There are several practical clinical risk factors that, either alone or in combination, might identify women in early pregnancy who are at "high risk" of pre-eclampsia. These data can inform the generation of a clinical prediction model for pre-eclampsia and the use of aspirin prophylaxis in pregnancy.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 découle