Calcium for Pre-eclampsia Prevention: A Systematic Review and Network Meta-analysis to Guide Personalized Antenatal Care
Notice bibliographique
Résumé
(BJOG. 2022;129:1833–1843) Pre-eclampsia effects 2% to 5% of pregnancies. Health disparities are apparent with 99% of maternal pre-eclamptic deaths occurring in low- and middle-income countries (total deaths are between 30,000 and over 500,000 annually). A daily dose of aspirin (150 mg) has been shown to prevent 60% of preterm (<37 wk of gestation) pre-eclampsia, although it has not been shown to impact term pre-eclampsia (≥37 wk of gestation), accounting for over 70% of disease cases. Systematic reviews have shown that calcium supplementation can also decrease pre-eclampsia rates in parturient women [relative risk (RR) 0.45, 95% CI: 0.31-0.65] and decrease morbidity and preterm birth rates. The World Health Organization (WHO) has implemented a guideline of 1.5 to 2.0 g of calcium supplementation daily starting at 20 weeks of gestation for women not receiving adequate calcium through their diet. Questions remain regarding the appropriate calcium dose and which parturient women would benefit most from supplementation. This study aimed to determine the safety and effectiveness of calcium to help prevent pre-eclampsia, the optimal dosage amount (high dose of ≥1 g/d or low dose of <1 g/d), the optimal week of gestation that supplementation should commence, and which women would benefit the most from intervention.
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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 | 0,013 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».