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Enregistrement W2993335868 · doi:10.1371/journal.pmed.1002988

Antenatal magnesium sulphate and adverse neonatal outcomes: A systematic review and meta-analysis

2019· review· en· W2993335868 sur OpenAlexaff
Rehana A Salam, Deepak Manhas, Anne Synnes, Philippa Middleton, Maria Makrides, Caroline A Crowther

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePreterm Birth and Chorioamnionitis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCerebral Palsy AllianceCerebral Palsy Alliance Research Foundation
Mots-clésMedicineMeta-analysisEclampsiaRelative riskRandomized controlled trialPlaceboAdverse effectCochrane LibraryPediatricsConfidence intervalObstetricsPregnancyInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is widespread, increasing use of magnesium sulphate in obstetric practice for pre-eclampsia, eclampsia, and preterm fetal neuroprotection; benefit for preventing preterm labour and birth (tocolysis) is unproven. We conducted a systematic review and meta-analysis to assess whether antenatal magnesium sulphate is associated with unintended adverse neonatal outcomes. METHODS AND FINDINGS: CINAHL, Cochrane Library, LILACS, MEDLINE, Embase, TOXLINE, and Web of Science, were searched (inceptions to 3 September 2019). Randomised, quasi-randomised, and non-randomised trials, cohort and case-control studies, and case reports assessing antenatal magnesium sulphate for pre-eclampsia, eclampsia, fetal neuroprotection, or tocolysis, compared with placebo/no treatment or a different magnesium sulphate regimen, were included. The primary outcome was perinatal death. Secondary outcomes included pre-specified and non-pre-specified adverse neonatal outcomes. Two reviewers screened 5,890 articles, extracted data, and assessed risk of bias following Cochrane Handbook and RTI Item Bank guidance. For randomised trials, pooled risk ratios (RRs) or mean differences, with 95% confidence intervals (CIs), were calculated using fixed- or random-effects meta-analysis. Non-randomised data were tabulated and narratively summarised. We included 197 studies (40 randomised trials, 138 non-randomised studies, and 19 case reports), of mixed quality. The 40 trials (randomising 19,265 women and their babies) were conducted from 1987 to 2018 across high- (16 trials) and low/middle-income countries (23 trials) (1 mixed). Indications included pre-eclampsia/eclampsia (24 trials), fetal neuroprotection (7 trials), and tocolysis (9 trials); 18 trials compared magnesium sulphate with placebo/no treatment, and 22 compared different regimens. For perinatal death, no clear difference in randomised trials was observed between magnesium sulphate and placebo/no treatment (RR 1.01; 95% CI 0.92 to 1.10; 8 trials, 13,654 babies), nor between regimens. Eleven of 138 non-randomised studies reported on perinatal death. Only 1 cohort (127 babies; moderate to high risk of bias) observed an increased risk of perinatal death with >48 versus ≤48 grams magnesium sulphate exposure for tocolysis. No clear secondary adverse neonatal outcomes were observed in randomised trials, and a very limited number of possible adverse outcomes warranting further consideration were identified in non-randomised studies. Where non-randomised studies observed possible harms, often no or few confounders were controlled for (moderate to high risk of bias), samples were small (200 babies or fewer), and/or results were from subgroup analyses. Limitations include missing data for important outcomes across most studies, heterogeneity of included studies, and inclusion of published data only. CONCLUSIONS: Our findings do not support clear associations between antenatal magnesium sulphate for beneficial indications and adverse neonatal outcomes. Further large, high-quality studies (prospective cohorts or individual participant data meta-analyses) assessing specific outcomes, or the impact of regimen, pregnancy, or birth characteristics on these outcomes, would further inform safety recommendations. PROSPERO: CRD42013004451.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,033
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations81
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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