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Enregistrement W3180598743 · doi:10.1016/s2214-109x(21)00219-9

Blood pressure thresholds in pregnancy for identifying maternal and infant risk: a secondary analysis of Community-Level Interventions for Pre-eclampsia (CLIP) trial data

2021· article· en· W3180598743 sur OpenAlexafffund
Jeffrey N. Bone, Laura A. Magee, Joel Singer, Hannah L. Nathan, Rahat Qureshi, Charfudin Sacoor, Esperança Sevene, Andrew Shennan, Mrutyunjaya B. Bellad, Shivaprasad S. Goudar, Ashalata Mallapur, Khátia Munguambe, Marianne Vidler, Zulfiqar A Bhutta, Peter von Dadelszen, Mai‐Lei Woo Kinshella, Hubert Wong, Faustino Vilanculo, Anifa Valá, Ugochi V Ukah, Domena Tu, Lehana Thabane, Corsino Tchavana, Jim Thornton, John Sotunsa, Sana Sheikh, Sumedha Sharma, Nadine Schuurman, Diane Sawchuck, Amit Revankar, Farrukh Raza, Umesh Y Ramdurg, Rosa Pires, Beth A. Payne, Vivalde Nobela, Cláudio Nkumbula, Ariel Nhancolo, Zefanias Nhamirre, Geetanjali I Mungarwadi, Dulce Mulungo, Craig Mitton, Mario Merialdi, Javed Memon, Analisa Matavele, Sphoorthi S Mastiholi, Ernesto Mandlate, Sónia Maculuve, Salésio Macuácua, Eusébio Macete, Marta Macamo, Mansun Lui, Jing Li, Gwyneth Lewis, Simon Lewin, Tang Lee, Ana Langer, Uday S Kudachi, Bhalachandra S. Kodkany, Marian Knight, Gudadayya S Kengapur, Avinash Kavi, Geetanjali Katageri, Chirag Kariya, Chandrappa C Karadiguddi, Namdev A Kamble, Anjali Joshi, Eileen K. Hutton, Amjad Hussain, Zahra Hoodbhoy, Narayan V Honnungar, William A. Grobman, Emília Gonçálves, Tabassum Firoz, Veronique Fillipi, Paulo Filimone, Susheela Engelbrecht, Dustin Dunsmuir, Guy A. Dumont, Sharla Drebit, France Donnay, Shafik Dharamsi, Vaibhav B Dhamanekar, Richard J. Derman, Brian A. Darlow, Silvestre Cutana, Keval S Chougala, Rogério Chiaú, Umesh Charantimath, Romano Byaruhanga, Helena Boene, Ana Ilda Biz, Cassimo Bique, Ana Pilar Betrán, Shashidhar G Bannale, Orvalho Augusto, J. Mark Ansermino, Felizarda Amose, Imran Ahmed, Olalekan O. Adetoro

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesChildren's & Women's Health Centre of British ColumbiaProvidence Health Care Research InstituteCentre for Global Health ResearchBC Children's HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésBlood pressureMedicineEclampsiaObstetricsAdverse effectPrehypertensionPregnancyPreeclampsiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Blood pressure measurement is a marker of antenatal care quality. In well resourced settings, lower blood pressure cutoffs for hypertension are associated with adverse pregnancy outcomes. We aimed to study the associations between blood pressure thresholds and adverse outcomes and the diagnostic test properties of these blood pressure cutoffs in low-resource settings. METHODS: We did a secondary analysis of data from 22 intervention clusters in the Community-Level Interventions for Pre-eclampsia (CLIP) cluster randomised trials (NCT01911494) in India (n=6), Mozambique (n=6), and Pakistan (n=10). We included pregnant women aged 15-49 years (12-49 years in Mozambique), identified in their community by trained community health workers, who had data on blood pressure measurements and outcomes. The trial was unmasked. Maximum blood pressure was categorised as: normal blood pressure (systolic blood pressure [sBP] <120 mm Hg and diastolic blood pressure [dBP] <80 mm Hg), elevated blood pressure (sBP 120-129 mm Hg and dBP <80 mm Hg), stage 1 hypertension (sBP 130-139 mm Hg or dBP 80-89 mm Hg, or both), non-severe stage 2 hypertension (sBP 140-159 mm Hg or dBP 90-109 mm Hg, or both), or severe stage 2 hypertension (sBP ≥160 mm Hg or dBP ≥110 mm Hg, or both). We classified women according to the maximum blood pressure category reached across all visits for the primary analyses. The primary outcome was a maternal, fetal, or neonatal mortality or morbidity composite. We estimated dose-response relationships between blood pressure category and adverse outcomes, as well as diagnostic test properties. FINDINGS: Between Nov 1, 2014, and Feb 28, 2017, 21 069 women (6067 in India, 4163 in Mozambique, and 10 839 in Pakistan) contributed 103 679 blood pressure measurements across the three CLIP trials. Only women with non-severe or severe stage 2 hypertension, as discrete diagnostic categories, experienced more adverse outcomes than women with normal blood pressure (risk ratios 1·29-5·88). Using blood pressure categories as diagnostic thresholds (women with blood pressure within the category or any higher category vs those with blood pressure in any lower category), dose-response relationships were observed between increasing thresholds and adverse outcomes, but likelihood ratios were informative only for severe stage 2 hypertension and maternal CNS events (likelihood ratio 6·36 [95% CI 3·65-11·07]) and perinatal death (5·07 [3·64-7·07]), particularly stillbirth (8·53 [5·63-12·92]). INTERPRETATION: In low-resource settings, neither elevated blood pressure nor stage 1 hypertension were associated with maternal, fetal, or neonatal mortality or morbidity adverse composite outcomes. Only the threshold for severe stage 2 hypertension met diagnostic test performance standards. Current diagnostic thresholds for hypertension in pregnancy should be retained. FUNDING: University of British Columbia, the Bill & Melinda Gates Foundation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,232
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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