Body mass index‐related cesarean section complications in sub‐Saharan Africa: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity and cesarean section (CS) rates are rising in sub-Saharan Africa (SSA), where risks for complications that adversely affect maternal health, such as infections, are high. OBJECTIVE: To conduct a systematic review and meta-analysis to report on the incidence and types of body mass index (BMI, calculated as weight in kilograms divided by the square of height in meters)-related complications following CS in SSA. SEARCH STRATEGY: A systematic search was conducted in PubMed/MEDLINE, EMBASE, and Global Health Library up to August 2020 using (MeSH) terms related to CS, BMI, and SSA. SELECTION CRITERIA: Quantitative studies that evaluated BMI-related complications of CS in English. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Data were extracted using a standardized form. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. The incidence of BMI-related complications at 95% confidence interval was calculated and a meta-analysis conducted. MAIN RESULTS: Of 84 articles screened, five were included. Complications associated with a higher BMI were: wound infection, hemorrhage, post-dural puncture headache, and prolonged surgery time in comparison with patients with a normal BMI. Women with a high BMI (>25.0) have a two-fold increased risk for post-cesarean wound infection compared with women with a normal BMI (20.0-24.9) (odds ratio 1.91, 95% confidence interval 1.11-3.52). CONCLUSION: Overweight and obesity were associated with CS complications in SSA, but limited research is available.
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 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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».