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Enregistrement W4389515622 · doi:10.1016/j.xagr.2023.100296

Asian-White disparities in obstetric anal sphincter injury: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4389515622 sur OpenAlexaffabout
Meejin Park, Susitha Wanigaratne, Rohan D’Souza, Roxana Geoffrion, Sarah Williams, Giulia M. Muraca

Notice bibliographique

RevueAJOG Global Reports · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensImpactHamilton Health SciencesSickKids FoundationMcMaster UniversityUniversity of British ColumbiaHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioObservational studyMeta-analysisSubgroup analysisCochrane LibraryDemographyObstetricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Obstetrical anal sphincter injury describes a severe injury to the perineum and perianal muscles after birth. Obstetrical anal sphincter injury occurs in approximately 4.4% of vaginal births in the United States; however, racial and ethnic inequities in the incidence of obstetrical anal sphincter injury have been shown in several high-income countries. Specifically, an increased risk of obstetrical anal sphincter injury in individuals who identify as Asian vs those who identify as White has been documented among residents of the United States, Australia, Canada, Western Europe, and the Scandinavian countries. The high rates of obstetrical anal sphincter injury among the Asian diaspora in these countries are higher than obstetrical anal sphincter injury rates reported among Asian populations residing in Asia. A systematic review and meta-analysis of studies in high-income, non-Asian countries was conducted to further evaluate this relationship. DATA SOURCES: MEDLINE, Ovid, Embase, EmCare, and the Cochrane databases were searched from inception to March 2023 for original research studies. STUDY ELIGIBILITY CRITERIA: Observational studies using keywords and controlled vocabulary terms related to race, ethnicity and obstetrical anal sphincter injury. All observational studies, including cross-sectional, case-control, and cohort were included. 2 reviewers followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines and the Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology recommendations. METHODS: Meta-analysis was performed using RevMan (version 5.4; Cochrane Collaboration, London, United Kingdom) for dichotomous data using the random effects model and the odds ratios as effect measures with 95% confidence intervals. Subgroup analysis was performed among Asian subgroups. The risk of bias was assessed using the Joanna Briggs Institute Critical Appraisal tools. Meta-regression was used to determine sources of between-study heterogeneity. Results: A total of 27 studies conducted in 7 countries met the inclusion criteria encompassing 2,337,803 individuals. The pooled incidence of obstetrical anal sphincter injury was higher among Asian individuals than White individuals (pooled odds ratio, 1.64; 95% confidence interval, 1.48-1.80). Subgroup analyses showed that obstetrical anal sphincter injury rates were highest among South Asians and among population-based vs hospital-based studies. Meta-regression showed that moderate heterogeneity remained even after accounting for differences in studies by types of Asian subgroups included, study year, mode of delivery included, and study setting. Conclusion: Obstetrical anal sphincter injury is more frequent among Asian versus white birthing individuals in multiple high-income, non-Asian countries. Qualitative and quantitative research to elucidate underlying causal mechanisms responsible for this relationship are warranted.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,004
Bibliométrie0,0010,006
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)0,0000,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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