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Enregistrement W4381716713 · doi:10.1371/journal.pmed.1004257

Association between migration and severe maternal outcomes in high-income countries: Systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4381716713 sur OpenAlexfundaboutno aff
Maxime Eslier, Élie Azria, Konstantinos Chatzistergiou, Zelda Stewart, Agnès Dechartres, Catherine Deneux‐Tharaux

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre for Intervention Science in Maternal and Child Health, University of BergenDepartment of Medicine, University of TorontoUniversité de ParisUniversiteit LeidenUniversidad de GranadaLeids Universitair Medisch CentrumUppsala UniversitetLondon School of Hygiene and Tropical MedicineUniversitetet i BergenInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleSunnybrook Research InstituteUniversity of TorontoInstitut National de la Recherche Agronomique
Mots-clésMedicineRelative riskDemographyMeta-analysisConfidence intervalObservational studyCochrane LibraryLatin AmericansInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Literature focusing on migration and maternal health inequalities is inconclusive, possibly because of the heterogeneous definitions and settings studied. We aimed to synthesize the literature comparing the risks of severe maternal outcomes in high-income countries between migrant and native-born women, overall and by host country and region of birth. METHODS AND FINDINGS: Systematic literature review and meta-analysis using the Medline/PubMed, Embase, and Cochrane Library databases for the period from January 1, 1990 to April 18, 2023. We included observational studies comparing the risk of maternal mortality or all-cause or cause-specific severe maternal morbidity in high-income countries between migrant women, defined by birth outside the host country, and native-born women; used the Newcastle-Ottawa scale tool to assess risk of bias; and performed random-effects meta-analyses. Subgroup analyses were planned by host country and region of birth. The initial 2,290 unique references produced 35 studies published as 39 reports covering Europe, Australia, the United States of America, and Canada. In Europe, migrant women had a higher risk of maternal mortality than native-born women (pooled risk ratio [RR], 1.34; 95% confidence interval [CI], 1.14, 1.58; p < 0.001), but not in the USA or Australia. Some subgroups of migrant women, including those born in sub-Saharan Africa (pooled RR, 2.91; 95% CI, 2.03, 4.15; p < 0.001), Latin America and the Caribbean (pooled RR, 2.77; 95% CI, 1.43, 5.35; p = 0.002), and Asia (pooled RR, 1.57, 95% CI, 1.09, 2.26; p = 0.01) were at higher risk of maternal mortality than native-born women, but not those born in Europe or in the Middle East and North Africa. Although they were studied less often and with heterogeneous definitions of outcomes, patterns for all-cause severe maternal morbidity and maternal intensive care unit admission were similar. We were unable to take into account other social factors that might interact with migrant status to determine maternal health because many of these data were unavailable. CONCLUSIONS: In this systematic review of the existing literature applying a single definition of "migrant" women, we found that the differential risk of severe maternal outcomes in migrant versus native-born women in high-income countries varied by host country and region of origin. These data highlight the need to further explore the mechanisms underlying these inequities. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42021224193.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations63
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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