Factors associated with successful vaginal birth after a cesarean section: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence for the relationship between maternal and perinatal factors and the success of vaginal birth after cesarean section (VBAC) is conflicting. We aimed to systematically analyze published data on maternal and fetal factors for successful VBAC. METHODS: A comprehensive search of Medline, Embase, and the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, from each database's inception to March 16, 2018. Observational studies, identifying women with a trial of labor after one previous low-transverse cesarean section were included. Two reviewers independently abstracted the data. Meta-analysis was performed using the random-effects model. Risk of bias was assessed by the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: We included 94 eligible observational studies (239,006 pregnant women with 163,502 VBAC). Factors were associated with successful VBAC with the following odds ratios (OR;95%CI): age (0.92;0.86-0.98), obesity (0.50;0.39-0.64), diabetes (0.50;0.42-0.60), hypertensive disorders complicating pregnancy (HDCP) (0.54;0.44-0.67), Bishop score (3.77;2.17-6.53), labor induction (0.58;0.50-0.67), macrosomia (0.56;0.50-0.64), white race (1.39;1.26-1.54), previous vaginal birth before cesarean section (3.14;2.62-3.77), previous VBAC (4.71;4.33-5.12), the indications for the previous cesarean section (cephalopelvic disproportion (0.54;0.36-0.80), dystocia or failure to progress (0.54;0.41-0.70), failed induction (0.56;0.37-0.85), and fetal malpresentation (1.66;1.38-2.01)). Adjusted ORs were similar. CONCLUSIONS: Diabetes, HDCP, Bishop score, labor induction, macrosomia, age, obesity, previous vaginal birth, and the indications for the previous CS should be considered as the factors affecting the success of VBAC.
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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 | 0,013 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».