Systematic review of observational studies of the impact of cardiovascular risk factors on preeclampsia in sub-saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal mortality is a public health issue, particularly in low- and middle-income countries (LMIC). Sub-Saharan Africa (SSA) is the region most affected worldwide by maternal mortality, and preeclampsia is one of the main causes. We performed a systematic review of observational studies to identify the impact of cardiovascular risk factors on preeclampsia in SSA with a more representative sample. METHODS: Databases: PubMed and Google Scholar were searched to identify published studies. Studies were included if they reported results on the link between at least one cardiovascular risk factor and preeclampsia. Relevant studies quality was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Odds ratios and relative risk (RR) were reported with their confidence intervals. RESULTS: Twelve articles (8 case-controls, 3 cohorts, 1 cross-sectional) were included in this review, with a total of 24,369 pregnant women. Cardiovascular risk factors such as chronic hypertension, overweight, obesity, diabetes and alcohol were significantly associated with a high risk of preeclampsia. Very few data were available concerning some risk factors. None of the articles reported tobacco consumption as a preeclampsia risk factor. There is a lack of data from French-speaking SSA countries. CONCLUSION: Cardiovascular risk factors increase the risk of preeclampsia. Our results suggest the need for prospective cohort studies to ascertain this association in order to reduce maternal mortality due to preeclampsia.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».