Prenatal bed rest in developed and developing regions: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Bed rest is prescribed by most maternity health care professionals for high-risk pregnancy complications, but the impact of bed rest at home and in hospital has not been explored. Our aim was to quantify the influence of bed rest on maternal/fetal health outcomes in developed and developing regions. <h3>Methods:</h3> We conducted a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. We conducted a structured search through MEDLINE, Embase, CINAHL, Web of Science and the Cochrane Library through Mar. 7, 2019. Trials comparing standard care to standard care plus bed rest after 20 weeks’ gestation were assessed. Outcomes included infant birth weight, being small for gestational age, gestational age, premature or very premature birth, perinatal death, admission to the neonatal intensive care unit, preterm rupture of membranes, hypertensive disorders of pregnancy, preeclampsia and gestational diabetes mellitus. <h3>Results:</h3> We identified 1191 publications, of which 43 were assessed for eligibility. Sixteen publications reporting on 14 unique studies (2608 women, 3328 infants) were included in the analysis. Overall, maternal/newborn outcomes were similar between women on bed rest and those not on bed rest. In subgroup analyses of developed and developing regions, length of gestation was shorter with bed rest (weighted mean difference −0.77 wk, 95% confidence interval [CI] −1.26 to −0.27, <i>I</i><sup>2</sup> = 0%), and the risk of a very premature birth was increased (risk ratio 2.07, 95% CI 1.15 to 3.73, <i>I</i><sup>2</sup> = 0%) in developed countries. <h3>Interpretation:</h3> In developed regions, treatment of complicated pregnancies with more than 1 week of bed rest results in worse newborn outcomes. Additional studies are required to determine whether bed rest or hospital admission improves outcomes in developing regions. <b>PROSPERO Trial registration number:</b> CRD42018099237.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».