Impact of Noise Exposure on Risk of Developing Stress-Related Obstetric Health Effects
Notice bibliographique
Résumé
Background: Exposure to noise can increase biological stress reactions and that could increase the risk of stress-related prenatal effects, including adverse obstetric outcomes; however, the association between exposure to noise and adverse obstetric outcomes has not been extensively explored. The objective of this review was to evaluate the evidence between noise exposures and adverse obstetric outcomes, specifically preeclampsia, gestational diabetes, and gestational hypertension. Materials and Methods: A systematic review of English language, comparative studies available in PubMed, Cochrane Central, EMBASE, and CINAHL databases between January 1, 1980 and December 29, 2021 was performed. Risk of bias for individual studies was assessed using the Risk of Bias Instrument for Nonrandomized Studies of Exposures, and the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach was used to assess the certainty of the body of evidence for each outcome. Results: Six studies reporting on preeclampsia, gestational diabetes, and gestational hypertension were identified. Although some studies suggested there may be signals of increased responses to increased noise exposure for preeclampsia and gestational hypertension, the certainty in the evidence of an effect of increased noise on all the outcomes was very low due to concerns with risk of bias, inconsistency across studies, and imprecision in the effect estimates. Conclusions: While the certainty of the evidence for noise exposure and adverse obstetric outcomes was very low, the findings from this review may be useful for directing further research in this area, as there is currently limited evidence available. These findings may also be useful for informing guidelines and policies involving noise exposure situations or environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».