The effect of maternal prenatal cannabis exposure on offspring preterm birth: a cumulative meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Mixed results have been reported on the association between prenatal cannabis exposure and preterm birth. Objectives This systematic review and meta-analysis aimed to examine the magnitude and consistency of associations reported between prenatal cannabis exposure and preterm birth. Methods This review was guided by the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines. We performed a comprehensive search of the literature on the following electronic databases: PubMed, EMBASE, SCOPUS, Psych-INFO, and Web of Science. The revised version of the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to appraise the methodological quality of the studies included in this review. Inverse variance weighted random effects cumulative meta-analysis was undertaken to pool adjusted odds ratios (AOR) after sequential inclusion of each newly published study over time. The odds ratio and 95% confidence interval (CI) limits required for a new study to move the cumulative odds ratio to the null were also computed. Results A total of 27 observational studies published between 1986 and 2022 were included in the final cumulative meta-analysis. The sample size of the studies ranged from 304 to 4.83 million births. Prenatal cannabis exposure was associated with an increased risk of preterm birth [pooled Adjusted Odds Ratio (AOR) = 1.35, 95% CI: 1.24-1.48]. The stability threshold was 0.74 (95%CI limit 0.81) by the end of 2022. Conclusions Offspring exposed to maternal prenatal cannabis use was associated with higher risk of preterm birth and it is strongly unlikely that any new epidemiological studies will change this conclusion. It is also plausible that avoiding cannabis intake during the prenatal period can reduce the risk of preterm birth. Disclosure of Interest None Declared
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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 | 0,029 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».