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Enregistrement W4390338747 · doi:10.3390/jpm14010044

The Influence of Physical Activity during Pregnancy on Maternal Pain and Discomfort: A Meta-Analysis

2023· review· en· W4390338747 sur OpenAlexaff
Miguel Sánchez‐Polán, Taniya S. Nagpal, Dingfeng Zhang, Cristina Silva‐José, Rocío Montejo, Rubén Barakat

Notice bibliographique

RevueJournal of Personalized Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy-related medical research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyPhysical therapyRandomized controlled trialPelvic painPhysical activityQuality of life (healthcare)Clinical trialObstetricsInternal medicineSurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pregnant women may experience pain and discomfort during pregnancy, especially in areas such as the lower back and pelvic girdle. Pain in pregnancy is associated with poor quality of life, and because it is a common occurrence, pregnant women may be offered several resources to prevent discomforts throughout pregnancy, such as engaging in physical activity. This study was a meta-analysis of randomised controlled trials (prospectively registered in Prospero, registration number: CRD42023451320) aimed to assess the effects of physical activity during pregnancy on maternal pain and discomfort. We analysed 16 randomised clinical trials. The results of these analyses indicate that women who performed physical activity had significantly less intensity of pain (z = <2.69, p = <0.007; SMD = −0.66, 95% CI = −1.13, −0.18, I2 = <91%, Pheterogeneity = <0.001) and a reduction observed in the disability questionnaire (z = <2.37, p = <0.02; SMD = −0.80, 95% CI = −1.47, −0.14, I2 = <91%, Pheterogeneity = <0.001), and overall reduced general pain (z = <3.87, p = <0.001; SMD = −0.56, 95% CI = −0.84, −0.27, I2 = <86%, Pheterogeneity = <0.001) than women who did not practice physical activity during pregnancy. In conclusion, physical activity during pregnancy could effectively help to diminish pain intensity, reduce disability due to pain, and generally reduce pain.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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