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Enregistrement W2744340589 · doi:10.3310/hta21410

Effects of antenatal diet and physical activity on maternal and fetal outcomes: individual patient data meta-analysis and health economic evaluation

2017· review· en· W2744340589 sur OpenAlexaff
Ewelina Rogozińska, Nadine Marlin, Louise Jackson, Girish Rayanagoudar, Anneloes E. Ruifrok, Julie Dodds, Emma Molyneaux, Mireille N. M. van Poppel, Lucilla Poston, Christina Anne Vinter, Fionnuala M. McAuliffe, Jodie M Dodd, Julie A. Owens, Ruben Barakat, Marı́a Perales, José Guilherme Cecatti, Fernanda Garanhani Surita, SeonAe Yeo, Annick Bogaerts, Roland Devlieger, Helena Teede, Cheryce L. Harrison, Lene A. H. Haakstad, Garry X. Shen, Alexis Shub, Nermeen El-Beltagy, Narges Motahari, Janette Khoury, Serena Tonstad, Riitta Luoto, Tarja I. Kinnunen, Kym J. Guelfi, Fabio Facchinetti, Elisabetta Petrella, Suzanne Phelan, Tânia Terezinha Scudeller, Kathrin Rauh, Hans Hauner, Kristina M. Renäult, Christianne J.M. de Groot, Linda Reme Sagedal, Ingvild Vistad, Signe Nilssen Stafne, Siv Mørkved, Kjell Å. Salvesen, Márcia Regina Vítolo, Arne Astrup, Nina Rica Wium Geiker, Sally Kerry, Pelham Barton, Tracy Roberts, Richard D Riley, Arri Coomarasamy, Ben W. Mol, Khalid S. Khan, Shakila Thangaratinam

Notice bibliographique

RevueHealth Technology Assessment · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesHealth Technology Assessment ProgrammeNational Institutes of HealthDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesUniversity of SouthamptonMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineMeta-analysisObstetricsPregnancyPhysical activityEnvironmental healthMaternal healthPopulationPhysical therapyHealth servicesInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diet- and physical activity-based interventions in pregnancy have the potential to alter maternal and child outcomes. OBJECTIVES: To assess whether or not the effects of diet and lifestyle interventions vary in subgroups of women, based on maternal body mass index (BMI), age, parity, Caucasian ethnicity and underlying medical condition(s), by undertaking an individual patient data (IPD) meta-analysis. We also evaluated the association of gestational weight gain (GWG) with adverse pregnancy outcomes and assessed the cost-effectiveness of the interventions. DATA SOURCES: MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Database of Abstracts of Reviews of Effects and Health Technology Assessment database were searched from October 2013 to March 2015 (to update a previous search). REVIEW METHODS: Researchers from the International Weight Management in Pregnancy Collaborative Network shared the primary data. For each intervention type and outcome, we performed a two-step IPD random-effects meta-analysis, for all women (except underweight) combined and for each subgroup of interest, to obtain summary estimates of effects and 95% confidence intervals (CIs), and synthesised the differences in effects between subgroups. In the first stage, we fitted a linear regression adjusted for baseline (for continuous outcomes) or a logistic regression model (for binary outcomes) in each study separately; estimates were combined across studies using random-effects meta-analysis models. We quantified the relationship between weight gain and complications, and undertook a decision-analytic model-based economic evaluation to assess the cost-effectiveness of the interventions. RESULTS: Diet and lifestyle interventions reduced GWG by an average of 0.70 kg (95% CI -0.92 to -0.48 kg; 33 studies, 9320 women). The effects on composite maternal outcome [summary odds ratio (OR) 0.90, 95% CI 0.79 to 1.03; 24 studies, 8852 women] and composite fetal/neonatal outcome (summary OR 0.94, 95% CI 0.83 to 1.08; 18 studies, 7981 women) were not significant. The effect did not vary with baseline BMI, age, ethnicity, parity or underlying medical conditions for GWG, and composite maternal and fetal outcomes. Lifestyle interventions reduce Caesarean sections (OR 0.91, 95% CI 0.83 to 0.99), but not other individual maternal outcomes such as gestational diabetes mellitus (OR 0.89, 95% CI 0.72 to 1.10), pre-eclampsia or pregnancy-induced hypertension (OR 0.95, 95% CI 0.78 to 1.16) and preterm birth (OR 0.94, 95% CI 0.78 to 1.13). There was no significant effect on fetal outcomes. The interventions were not cost-effective. GWG, including adherence to the Institute of Medicine-recommended targets, was not associated with a reduction in complications. Predictors of GWG were maternal age (summary estimate -0.10 kg, 95% CI -0.14 to -0.06 kg) and multiparity (summary estimate -0.73 kg, 95% CI -1.24 to -0.23 kg). LIMITATIONS: The findings were limited by the lack of standardisation in the components of intervention, residual heterogeneity in effects across studies for most analyses and the unavailability of IPD in some studies. CONCLUSION: Diet and lifestyle interventions in pregnancy are clinically effective in reducing GWG irrespective of risk factors, with no effects on composite maternal and fetal outcomes. FUTURE WORK: The differential effects of lifestyle interventions on individual pregnancy outcomes need evaluation. STUDY REGISTRATION: This study is registered as PROSPERO CRD42013003804. FUNDING: The National Institute for Health Research Health Technology Assessment programme.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,049
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,369
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations301
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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