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Enregistrement W2904216639 · doi:10.1080/14767058.2018.1560406

Risk of preeclampsia following assisted reproductive technology: systematic review and meta-analysis of 72 cohort studies

2018· review· en· W2904216639 sur OpenAlexaboutno aff
Reza Omani‐Samani, Ahad Alizadeh, Amir Almasi‐Hashiani, Maryam Mohammadi, Saman Maroufizadeh, Behnaz Navid, Esmaeil Khedmati Morasae, Payam Amini

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Maternal-Fetal & Neonatal Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreeclampsiaMedicineFunnel plotMeta-analysisPublication biasCohort studyObstetricsPregnancyCohortScopusMEDLINERelative riskGynecologyInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Previous studies have indicated that women with assisted reproductive technology (ART) pregnancy have an increased risk of preeclampsia. The aim of this current study was to estimate, through a systematic review and meta-analysis of cohort studies, the risk of preeclampsia in women who conceived with ART.Materials and methods: We searched ISI Web of Knowledge, Medline/PubMed, Scopus and Embase up to August 2017 for English-language articles pertaining to risk of preeclampsia in ART pregnancy using standard keywords. Data extraction was conducted by two authors and quality of the studies was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. A random-effects model was used for the meta-analysis.Results: In total, 72 cohort studies (n = 164 870) were included. The results of Cochran test and I2 statistic indicated considerable heterogeneity among studies (Q = 15 415.61, df = 71, p < .001, I2=99.5%). The pooled estimate of preeclampsia risk using the random effects model was 10.8% (95% CI: 9.10–12.5). Furthermore, the funnel plot and Begg’s test showed evidence of publication bias.Conclusions: We found that the risk of preeclampsia was very high among women who conceived with ART. Women should be counseled carefully before undergoing ART treatment.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,375
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'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

Citations42
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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