Fetal sex and maternal risk of pre‐eclampsia/eclampsia: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background A preponderance of male fetuses in pregnancies complicated by pre‐eclampsia was described over 40 years ago. Since then, however, there has been conflicting evidence in the literature, with some studies supporting a male preponderance, some demonstrating no relationship with fetal sex, and others reporting increased risk in pregnancies bearing females. Objectives In this context, we sought to conduct a systematic review and meta‐analysis to objectively evaluate the relationship between fetal sex and maternal risk of pre‐eclampsia/eclampsia. Search strategy Studies from January 1950 to April 2015 were identified from PUBMED and EMBASE. Selection criteria This systematic review and meta‐analysis evaluated 22 articles reporting data on fetal sex and prevalence of pre‐eclampsia/eclampsia. Data collection and analysis Data were extracted by two independent reviewers. Pooled estimates of the relative risk (RR) were calculated by random‐effects model. Main results Male fetus was considered the exposure and prevalence of maternal pre‐eclampsia/eclampsia was the outcome of interest. We identified 534 studies through electronic searches and three studies through manual searches. Twenty‐two studies fulfilled the inclusion criteria, yielding data on 3 163 735 women. Pooled analyses of these studies showed no association between male fetal sex and maternal risk of pre‐eclampsia/eclampsia (RR 1.01; 95% confidence interval, 95% CI 0.97–1.05); however, a subgroup analysis including only studies that evaluated the non‐Asian population (n = 2 931 771 women) demonstrated that male fetal sex was associated with increased maternal risk of pre‐eclampsia/eclampsia (RR 1.05; 95% CI 1.03–1.06; I2 = 10%; P = 0.33). Conclusion Male fetal sex is associated with maternal risk of pre‐eclampsia/eclampsia in the non‐Asian population. Tweetable abstract Fetal sex is associated with maternal risk of pre‐eclampsia/eclampsia in the non‐Asian population.
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 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 | 0,015 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».