Maternal Infection During Pregnancy and Risk of Cerebral Palsy in Children: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim: The association between maternal infection during pregnancy and the risk of cerebral palsy has been previously reported. However, their results were relatively inconsistent. This systematic review and meta-analysis were carried out to investigate the association between maternal infection during pregnancy and the risk of cerebral palsy in children. Methods: PubMed, Scopus, and Web of Sciences databases were searched from inception to October 28, 2019. Heterogeneity was assessed using the I 2 value. In case of substantial heterogeneity (I 2 > 50%), a random effects model was applied, otherwise, a fixed effects model was used. The pooled associations were expressed as relative risks (RRs) and 95% confidence intervals (CIs). Publication bias and quality of studies included in the systematic review were checked using the Egger’s regression test and Newcastle-Ottawa Scale (NOS), respectively. Results: Thirty-seven studies were included in the systematic review. Among them, 21 studies were eligible for the meta-analysis. The pooled RR of cerebral palsy risk was 2.50 (95% CI 1.94, 3.21; I 2 = 88.7%, P < .001) among children born to mothers who had any infection during pregnancy. The risk was increased to 2.85 (95% CI 1.96, 4.15; I 2 = 75.9%, P < .001) when the mother was diagnosed with chorioamnionitis. Publication bias tests suggested no evidence of potential publication bias and 76% of the studies included in the meta-analysis were of high quality (NOS ≥ 6). Conclusion: This systematic review and meta-analysis provides evidence that maternal infection during pregnancy may be associated with an increased risk of cerebral palsy in children.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».