Association between increased antenatal vaginal pH and preterm birth rate: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background Worldwide, 14.9 million infants (11%) are born preterm each year. Up to 40% of preterm births (PTBs) are associated with genital tract infections. The vaginal pH can reflect changes in the vaginal milieu and, if elevated, indicates an abnormal flora or infection. Objective The aim of the study was to investigate whether an increased antenatal vaginal pH >4.5 in pre-labour pregnant women is associated with an increased PTB rate <37 completed weeks gestation. Search strategy Key databases included SCOPUS, EMBASE, MEDLINE, PsycInfo and the Cochrane Central Register of Controlled Trials, complemented by hand search, up to January 2017. Selection criteria Primary research reporting vaginal pH assessment in pre-labour pregnant women and PTB rate. Data collection and analysis Data extraction and appraisal were carried out in a pre-defined standardised manner, applying the Newcastle-Ottawa scale (NOS) and Cochrane risk of bias tool. Analysis included calculation of risk difference (RD) and narrative synthesis. It was decided to abstain from pooling of the studies due to missing information in important moderators. Main results Of 986 identified records, 30 were included in the systematic review. The risk of bias was considered mostly high (40%) or moderate (37%). Fifteen studies permitted a calculation of RD. Of these, 14 (93%) indicated a positive association between increased antenatal vaginal pH and PTB (RD range: 0.02-0.75). Conclusion An increased antenatal vaginal pH >4.5 may be associated with a higher risk for PTB. It is recommended to conduct a randomised controlled trial (RCT) to investigate the effectiveness of antenatal pH screening to prevent PTB. Tweetable abstract Pregnant women with an increased vaginal pH >4.5 may be at higher risk to experience preterm birth.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».