MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205999152 · doi:10.1016/j.eurox.2022.100141

Arterial stiffness measurements in pregnancy as a predictive tool for hypertensive disorders of pregnancy and preeclampsia: Protocol for a systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4205999152 sur OpenAlexafffund
Mekayla Forrest, Sophia Bourgeois, Émilie Pichette, Sarah Caughlin, Alvin Kuate Defo, Lindsay Hales, Christopher Labos, Stella S. Daskalopoulou

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Obstetrics & Gynecology and Reproductive Biology X · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePreeclampsiaPregnancyCINAHLSystematic reviewCochrane LibraryMeta-analysisMEDLINEArterial stiffnessIntensive care medicineObstetricsInternal medicineBlood pressurePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypertensive disorders of pregnancy (HDPs) are a leading cause of maternal morbidity and mortality worldwide. Unfortunately, accurate early clinical screening methods for the development of these disorders are lacking. Arterial stiffness (AS) is an important hemodynamic indicator of vascular health that has shown promising results for the prediction of HDP onset. Past systematic reviews in the field have reported an increase in AS indices in women who develop HDPs and have highlighted the potential of AS measurements as a predictive tool early in pregnancy. The most recent systematic review, including papers up to 2015, assessed the differences in AS parameters between women with and without pregnancy complications. Since then, there has been a substantial influx of published research on the topic and a growing interest in the incorporation of AS measurements into clinical practice. Thus, we propose a systematic review and meta-analysis that is more inclusive to all HDP subsets and various hemodynamic indices of vascular health to provide a comprehensive overview of the current state of evidence. Specifically, we aim to evaluate these measures in women who develop HDPs compared to normotensive pregnancies to determine which measures are most associated with and/or can predict the development of HDPs. Major databases (Medline, Embase, The Cochrane Library, Web of Science, PubMed, and CINAHL), grey literature (Google Scholar) and clinical trials (clinicaltrials.gov) will be searched to identify studies that report AS and hemodynamic measurements in pregnant women with and without HDPs. No restrictions will be made on study type or year. Articles will be independently evaluated by three authors to determine eligibility based on inclusion and exclusion criteria. Methodological quality of included studies will be assessed. Pooled analyses will be conducted using a random-effects model. Publication bias and between-study heterogeneity will also be assessed. Sources of heterogeneity will be explored by sensitivity, subgroup, and/or meta-regression analyses. Results from this study will be shared through scientific conferences and publications in scientific journals. The analysis of potential AS and hemodynamic markers for HDP onset will help inform the development of screening guidelines and clinically relevant cut-off values of AS and hemodynamic markers for HDP risk, guiding future research. There are no applicable ethical considerations to the writing of this protocol.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,033
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,004

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Obstetrics & Gynecology and Reproductive Biology XMême sujetPregnancy and preeclampsia studiesTravaux en français237 207