Association of Maternal Anemia and Cesarean Delivery: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Anaemia during pregnancy is associated with an increased incidence of caesarean delivery (CD). This study was conducted to explore the association between CD and maternal anaemia. The PubMed/MEDLINE, Cochrane, Google, Google Scholar and ScienceDirect databases were searched for relevant studies on this topic. The assessment and review were conducted with the Joanna Briggs Institute Meta-Analysis of Statistics Assessment and Review Instrument. The studies were assessed using the modified Newcastle−Ottawa quality assessment scale. Data were collected in an Excel sheet, and the ‘meta’ package of the R 4.0.3 software was used for statistical analysis. Fourteen studies that enrolled 336,128 pregnant women were included in the meta-analysis. Women with anaemia were found to be at a higher risk for CD (OR = 1.63, 95% CI = 1.23−2.17). As heterogeneity was detected in the studies, the random-effects model was used for the pooled meta-analysis (Q = 96.7, p < 0.001). In the subgroup analysis, anaemic women were found to be at higher risk for CD in studies from both low-middle-income (7) and high-income countries (7). In meta-regression analysis, none of the investigated covariates were associated with the pooled OR of CD. This evidence demonstrates with a moderate level of certainty that anaemic pregnant women are more likely to have CD than non-anaemic pregnant women.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,036 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».