Multivitamin use and risk of preeclampsia: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Preeclampsia is associated with adverse maternal and neonatal outcomes. It is unclear whether multivitamin use reduces the risk of preeclampsia. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the association between multivitamin use and the risk of preeclampsia. MATERIAL AND METHODS: We searched PubMed, Embase and the Cochrane Library from database inception to July 2021. Randomized controlled trials (RCTs), case-control and cohort studies assessing the association between multivitamin use and risk of preeclampsia were eligible. Studies of treatment with a single micronutrient were excluded. Relative risks and 95% confidence intervals (95% CI) were calculated using random-effects models. RoB2, the Newcastle Ottawa Scale and GRADE were used to assess risk of bias and quality of evidence. The protocol was registered in PROSPERO (no. CRD42021214153). RESULTS: Six studies were included (33 356 women). Only two RCTs were found, both showing a significantly decreased risk of preeclampsia in multivitamin users. These studies were not compatible for meta-analysis due to clinical heterogeneity. A meta-analysis of observational studies using a random-effects model showed an unchanged risk of preeclampsia following multivitamin use (relative risk 0.85, 95% CI 0.69-1.03). The quality of evidence according to GRADE was very low. CONCLUSIONS: Very weak evidence suggests that multivitamin use might reduce the risk of preeclampsia; however, more research is needed. Large RCTs should be prioritized. The results of this review do not allow any final conclusions to be drawn regarding a preventive effect of multivitamin use in relation 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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».