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Enregistrement W4385296328 · doi:10.54844/prm.2023.0319

New labor management and obstetric outcomes: A systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4385296328 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaoqing He, Xiaojun Jia, Xiaojing Zeng, Jianxia Fan, Jun Zhang

Notice bibliographique

RevuePlacenta and Reproductive Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and Perinatal Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRelative riskMeta-analysisCochrane LibraryRandomized controlled trialFunnel plotSubgroup analysisGuidelineCohort studyObstetricsPublication biasCohortSystematic reviewMEDLINEConfidence intervalInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This systematic review and meta-analysis is to compare the new labor management guideline with the traditional WHO guideline with regard to obstetric outcomes. Methods: The literature search was performed in the following databases: PubMed, Embase, Web of Science, the Cochrane Library and Chinese databases (including CNKI, WanFang Database and VIP). Randomized controlled trials (RCTs) or cohort studies comparing the new labor management and the old WHO guideline in terms of maternal and neonatal morbidity in low-risk pregnant women were included. Study quality was assessed using the Cochrane Risk Bias Evaluation Tool and Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The I2 statistic was used to evaluate heterogeneity. We used the random-effects model to pool the relative risk (RR) with corresponding 95% confidence intervals (CI). Prespecified subgroup and sensitivity analyses were conducted to explore the potential influencing factors. Publication bias analysis was also assessed based on funnel plots. Results: A total of 45 studies with a total sample size of 82,016 women were eventually included, with 15 RCTs and 30 cohort studies. 44 studies were included for data synthesis. Women with new labor management had less labor augmentation with oxytocin (RCTs: RR = 0.55 [0.36, 0.83], I2 = 47%; cohort studies: RR = 0.62 [0.55, 0.70], I2 = 58%), intrapartum cesarean section (RCTs: RR = 0.52 [0.47, 0.59], I2 = 0; cohort studies: RR = 0.61 [0.55, 0.67], I2= 75%) and operative vaginal delivery (RCTs: RR = 0.60 [0.42, 0.87], I2 = 0; cohort studies: RR = 0.69 [0.55, 0.86], I2 = 82%) without increasing the incidence of 3rd- and 4th-degree perineal laceration, postpartum hemorrhage, infectious morbidity and postpartum urine retention, fetal distress, neonatal asphyxia or neonatal intensive care unit (NICU) admission. These results were robust to sensitivity analyses. Conclusion: Our study indicates that the new labor management guideline may be more beneficial than the traditional WHO guideline, with fewer intrapartum interventions and no increase in adverse obstetric outcomes.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,042
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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