Neonatal Adverse Outcomes of Induction and Expectant Management in Fetal Growth Restriction: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Fetal growth restriction (FGR) is a pathological condition in which the fetus can not reach its expected growth potential. When it is diagnosed as suspected FGR, it remains an unsolved problem whether to direct induction or continue expectant management. In order to effectively reduce the incidence of neonatal adverse outcomes, we aimed to evaluate the appropriate method in which could have lower incidence of neonatal adverse outcomes. Methods: We searched relevant literatures through PubMed, Web of Science and Cochrane Library from inception to Jan. 10, 2020. We defined induction as experimental group and expectant management as control group. Pooled odds ratios (OR) with 95% confidence intervals (CI) was calculated using random-effects models owing to the heterogeneous. Furthermore, we conducted a sensitivity analysis to explore the robustness of included literature. We use the Newcastle-Ottawa scale (NOS) to evaluate available studies quality. And we applied the funnel plot to describe the publication bias. Also according to the study method, sample size, area, and NOS score to perform a subgroup analysis to further evaluate the significance between induction and expectant management. Results: Our study included a total of 8 articles with 6706 patients, which consisted of 4 randomized controlled trial (RCT), 3 retrospective cohort studies and 1 prospective cohort study. The total pooled OR and 95% CI between the induction group and the expected management group was 1.38 (95% CI, 0.84-2.28) in the random model. The heterogeneity is I2 = 84%, P < 0.01. Sensitivity analysis showed that omitting any one of these studies, the neonatal adverse outcomes in induction vs expectant management still present similar. The funnel plot and linear regression equation showed that was no publication bias in our study (P = 0.75). Subgroup analysis showed that no significant difference was observed in study method, sample size, area, and NOS score (all P > 0.05). Conclusion: Regardless of whether induction or expectant management of FGR, the neonatal adverse outcomes showed no obvious difference. More studies are supposed to conduct, and confounding factors are needed to take into consideration to elucidate the significance of two measures on suspected FGR.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».