Birth-Related Perineal Trauma in Low- and Middle-Income Countries: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Birth-related perineal trauma (BPT) is a common consequence of vaginal births. When poorly managed, BPT can result in increased morbidity and mortality due to infections, haemorrhage, and incontinence. This review aims to collect data on rates of BPT in low- and middle-income countries (LMICs), through a systematic review and meta-analysis. Methods The following databases were searched: Medline, Embase, Latin American and Caribbean Health Sciences Literature (LILACs), and the World Health Organization (WHO) regional databases, from 2004 to 2016. Cross-sectional data on the proportion of vaginal births that resulted in episiotomy, second degree tears or obstetric anal sphincter injuries (OASI) were extracted from studies carried out in LMICs by two independent reviewers. Estimates were meta-analysed using a random effects model; results were presented by type of BPT, parity, and mode of birth. Results Of the 1182 citations reviewed, 74 studies providing data on 334,054 births in 41 countries were included. Five studies reported outcomes of births in the community. In LMICs, the overall rates of BPT were 46% (95% CI 36-55%), 24% (95% CI 17-32%), and 1.4% (95% CI 1.2-1.7%) for episiotomies, second degree tears, and OASI, respectively. Studies were highly heterogeneous with respect to study design and population. The overall reporting quality was inadequate. Discussion Compared to high-income settings, episiotomy rates are high in LMIC medical facilities. There is an urgent need to improve reporting of BPT in LMICs particularly with regards to births taking in community settings.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».