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Enregistrement W2592382507 · doi:10.1111/1471-0528.14624

Effectiveness of progesterone, cerclage and pessary for preventing preterm birth in singleton pregnancies: a systematic review and network meta‐analysis

2017· review· en· W2592382507 sur OpenAlexafffund
Alexander Jarde, Olha Lutsiv, Chul‐Kee Park, Joseph Beyene, Jodie M Dodd, Jon Barrett, PS Shah, J.M. Cook, Shigeru Saito, AB Biringer, Lisa Sabatino, L Giglia, Zhen Han, Katharina Staub, William Mundle, Jean Chamberlain, SD McDonald

Notice bibliographique

RevueBJOG An International Journal of Obstetrics & Gynaecology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePreterm Birth and Chorioamnionitis
Établissements canadiensWindsor Regional HospitalThe Society of Obstetricians and Gynaecologists of CanadaUniversity of OttawaEmissions Reduction AlbertaHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchMcMaster University
Mots-clésMedicinePessaryObstetricsMeta-analysisOdds ratioNumber needed to treatRandomized controlled trialRelative riskCervical cerclageGynecologyPremature birthPregnancyConfidence intervalGestationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preterm birth (PTB) is the leading cause of infant death, but it is unclear which intervention is best to prevent it. OBJECTIVES: To compare progesterone, cerclage and pessary, determine their relative effects and rank them. SEARCH STRATEGY: We searched Medline, EMBASE, CINAHL, Cochrane CENTRAL and Web of Science (to April 2016), without restrictions, and screened references of previous reviews. SELECTION CRITERIA: We included randomised trials of progesterone, cerclage or pessary for preventing PTB in women with singleton pregnancies at risk as defined by each study. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: We extracted data by duplicate using a piloted form and performed Bayesian random-effects network meta-analyses and pairwise meta-analyses. We rated evidence quality using GRADE, ranked interventions using SUCRA and calculated numbers needed to treat (NNT). MAIN RESULTS: We included 36 trials (9425 women; 25 low risk of bias trials). Progesterone ranked first or second for most outcomes, reducing PTB < 34 weeks [odds ratio (OR) 0.44; 95% credible interval (CrI) 0.22-0.79; NNT 9; low quality], <37 weeks (OR 0.58; 95% CrI 0.41-0.79; NNT 9; moderate quality), and neonatal death (OR 0.50; 95% CrI 0.28-0.85; NNT 35; high quality), compared with control, in women overall at risk. We found similar results in the subgroup with previous PTB, but only a reduction of PTB < 34 weeks in women with a short cervix. Pessary showed inconsistent benefit and cerclage did not reduce PTB < 37 or <34 weeks. CONCLUSIONS: Progesterone was the best intervention for preventing PTB in singleton pregnancies at risk, reducing PTB < 34 weeks, <37 weeks, neonatal demise and other sequelae. TWEETABLE ABSTRACT: Progesterone was better than cerclage and pessary to prevent preterm birth, neonatal death and more in network meta-analysis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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