Maternal trauma due to motor vehicle crashes and pregnancy outcomes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To systematically review and quantify the effect of motor vehicle crashes (MVCs) in pregnancy on maternal and offspring outcomes. DESIGN: Systematic review and meta-analysis of observational data searched from inception until 1 July 2018. Searching was from June to August 2018 in Medline, Embase, Web of Science, Scopus, Latin-American and Caribbean System on Health Sciences Information, Scientific Electronic Library Online, TRANSPORT, International Road Research Documentation, European Conference of Ministers of Transportation Databases, Cochrane Database of Systematic Reviews and Cochrane Central Register. PARTICIPANTS: Studies were selected if they focused on the effects of exposure MVC during pregnancy versus non-exposure, with follow-up to verify outcomes in various settings, including secondary care, collision and emergency, and inpatient care. DATA SYNTHESIS: For incidence data, we calculated a pooled estimate per 1000 women. For comparison of outcomes between women involved and those not involved in MVC, we calculated ORs with 95% CIs. Where possible, we statistically pooled the data using the random-effects model. The quality of studies used in the comparative analysis was assessed with Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: =92.6%). Pooled incidence of complications per 1000 women involved in MVC was labour induction (276.43), preterm delivery (191.90) and caesarean section (166.65). Compared with women not involved in MVC, those involved had increased odds of placental abruption (OR 1.43, 95% CI 1.27-1.63; 3 studies, 1 500 825 women) and maternal death (OR 202.27; 95% CI 110.60-369.95; 1 study, 1 094 559 women). CONCLUSION: Pregnant women involved in MVC were at higher risk of maternal death and complications than those not involved. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42018100788.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».