Excessive gestational weight gain in accordance with the IOM criteria and the risk of hypertensive disorders of pregnancy: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Excessive gestational weight gain (GWG) is a potential risk factor for hypertensive disorders of pregnancy (HDP). METHODS: We systematically reviewed three electronic databases for relevant articles published in English: PubMed, EMBASE and Web of Science. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess study quality. Random-effects meta-analyses were performed to supply a pooled estimation of the OR comparing the risk of HDP among healthy pregnant women with and without excessive GWG. RESULTS: The pooled estimation for the association between excessive GWG and the risk of HDPs yielded an odds ratio (OR) of 1.79 (95% CI: 1.61-1.99). A subgroup analysis showed that women who had excessive GWG were more likely to have an HDP (OR 1.82; 95% CI 1.53-2.17), preeclampsia (OR 1.92; 95% CI 1.36-2.72), or gestational hypertension (OR 1.67; 95% CI 1.43-1.95). The pooled estimation for the association between excessive GWG and the risk of HDPs among pregestational normal weight women yielded an OR of 1.57 (95% CI 1.26-1.96). A subgroup analysis showed that women who had excessive GWG were more likely to have HDP (OR 1.45; 95% CI 1.09-1.92) or gestational hypertension (OR 1.51; 95% CI 1.22-1.86). The summary ORs of pre-gestational underweight women and pre-gestational overweight and obese women were 2.17 (95% CI 1.56-3.02) and 1.32 (95% CI 1.08-1.63), respectively. CONCLUSIONS: The findings of this study suggest that excessive GWG in accordance with the IOM recommendations influences the rate of HDP.
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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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,072 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».