Prenatal anemia and postpartum hemorrhage risk: A systematic review and meta‐analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Postpartum hemorrhage (PPH) has remained the leading cause of maternal mortality. While anemia is a leading contributor to maternal morbidity, molecular, cellular and anemia‐induced hypoxia, clinical studies of the relationship between prenatal‐anemia and PPH have reported conflicting results. Therefore, our objective was to investigate the outcomes of studies on the relationships between prenatal anemia and PPH‐related mortality. Materials and Methods Electronic databases (MEDLINE, Scopus, ClinicalTrials.gov , PROSPERO, EMBASE, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials) were searched for studies published before August 2019. Keywords included “anemia,” “hemoglobin,” “postpartum hemorrhage,” and “postpartum bleeding.” Only studies involving the association between anemia and PPH were included in the meta‐analysis. Our primary analysis used random effects models to synthesize odds‐ratios (ORs) extracted from the studies. Heterogeneity was formally assessed with the Higgins' I 2 statistics, and explored using meta‐regression and subgroup analysis. Results We found 13 eligible studies investigating the relationship between prenatal anemia and PPH. Our findings suggest that severe prenatal anemia increases PPH risk (OR = 3.54; 95% CI: 1.20, 10.4, p ‐value = 0.020). There was no statistical association with mild (OR = 0.60; 95% CI: 0.31, 1.17, p ‐value = 0.130), or moderate anemia (OR = 2.09; 95% CI: 0.40, 11.1, p ‐value = 0.390) and the risk of PPH. Conclusion Severe prenatal anemia is an important predictive factor of adverse outcomes, warranting intensive management during pregnancy. PROSPERO Registration Number: CRD42020149184; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=149184 .
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 découle