Maternal dyslipidemia during pregnancy may increase the risk of preterm birth: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological studies have reported an inconsistent relationship between maternal lipid levels and preterm birth (PTB). We performed this meta-analysis to evaluate the association between maternal dyslipidemia and PTB. Overall, three nested case-control studies and eight cohort studies were eligible. Effect estimates [odds ratio(OR)/relative risk] were pooled using a fixed-effects or a random-effects model. Subgroup and metaregression analyses were conducted to evaluate the sources of heterogeneity. Eleven studies involving 13,025 pregnant women were included. Compared with pregnant women with normal lipid levels, the women with elevated levels of lipids had an increased risk of PTB, and the pooled OR was 1.68 [95% confidence interval (CI): 1.25-2.26)]; meanwhile, women with lower levels of lipids also had a trend of an increased risk of PTB (OR=1.52, 95% CI=0.60-3.82). The pooled ORs for elevated levels of total cholesterol, triglycerides, low density lipoprotein-cholesterol, and lower levels of high density lipoprotein-cholesterol were 1.71 (95% CI: 1.05-2.79), 1.55 (95% CI: 1.13-2.12), 1.19 (95% CI: 0.95-1.48), and 1.33 (95% CI: 1.14-1.56), respectively. The present meta-analysis found that maternal dyslipidemia during pregnancy, either the elevated total cholesterol or triglycerides, was associated with an increased risk of PTB. These findings indicate that a normal level of maternal lipid during pregnancy may reduce the risk of PTB.
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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 | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».