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Enregistrement W4388764301 · doi:10.22541/au.170022073.35169781/v1

Effect of type III female genital mutilation on obstetric outcomes: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4388764301 sur OpenAlexaboutno aff
Giulia Bonavina, S. Spinillo, Alexandros Sotiriadis, Alessandro Bulfoni, Randa Kaltoud, Stefano Salvatore, Massimo Candiani, Paolo Ivo Cavoretto

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFemale Genital Mutilation/Cutting Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisObservational studyConfoundingConfidence intervalObstetricsRelative riskDemographyStudy heterogeneityGynecologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Controversial evidence suggests a potential association between female genital mutilation (FGM/C) and adverse obstetric outcomes, with type III FGM/C (infibulation) carrying the greatest risk. Objectives: To assess current rate of adverse obstetric outcomes in women with type III female genital mutilation and cutting (FGM/C; infibulation) delivering across different settings worldwide. Search Strategy . Two authors searched relevant literature in the PubMed, Scopus, Embase, and ClinicalTrials.gov databases from inception to Jan 1, 2023, looking for articles reporting outcomes of women with type III FGM/C compared with women with no FGM/C. Selection criteria. Studies were selected if they included the main outcome of postpartum haemorrhage (PPH) or secondary outcomes, which included major conditions affecting maternal-neonatal health during labour and delivery. Data Collection and Analysis: DerSimonian-Laird random effects meta-analysis was performed and pooled effect estimates with corresponding 95% confidence intervals were computed. Heterogeneity was assessed using the I 2 statistic. Meta regression for relevant covariates was performed when data on relevant confounders were available. The Newcastle-Ottawa scale (NOS) was used to assess quality of observational studies. The level of evidence was assessed with the GRADE method. Main Results: 14 observational studies including 15,320 type III FGM/C women and 59,347 controls were eligible. The risk for postpartum haemorrhage was significantly increased in type III FGM/C, in the main analysis (OR 1.83, 95% CI 1.03 to 3.24, I 2 =93%), in pooling of data adjusted for confounders (aOR 1.76, CI 1.42 to 2.17, I 2 = 0%), and in sensitivity analysis of higher quality studies with NOS≥7 (OR 2.76, CI 1.38 to 5.51, I 2 = 95%). Meta-regression showed that nulliparity was significantly and positively associated with postpartum haemorrhage. Similarly, analysis of data adjusted for confounders showed an increased risk of episiotomy in type III FGM/C (aOR 1.56, CI 1.03 to 2.35, I 2 = 52%). Sensitivity analysis of studies with NOS≥7 revealed a significant increase for episiotomy (OR 7.53, CI 1.19 to 47.54, I 2 = 96%), perineal tears (OR 4.24, CI 1.09 to 16.46, I 2 = 66%), prolonged second stage of labour (OR 5.19, 95% CI 1.00 to 26.85, I 2 = 66%), and Apgar score less than 7 (OR 4.19, CI 1.64 to 10.70, I 2 = 0%). No difference was found regarding obstetric anal sphincter injuries and mode of delivery in these women. Deinfibulation achieved similar obstetric and neonatal outcomes to women who never had type III FGM. The overall quality of the studies was adequate (median NOS score: 7; IQR: 6-8), the level of evidence, according to the GRADE assessment, was low. Conclusions . These results consistently show an increased risk of adverse obstetric outcomes in women with FGM/C type III. Infibulation substantially increases the risk for PPH, particularly in nulliparae.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,004
Bibliométrie0,0010,004
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)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,153
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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