The association between musculoskeletal pain during pregnancy and pregnancy outcomes: A systematic review and meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically investigate the association between musculoskeletal pain during pregnancy and birth outcomes including caesarean section, newborn birthweight, newborn birth length, and gestational age at birth. METHODS: Medline, Embase, Web of Science, Cinahl and Scopus were systematically searched to identify eligible studies. Odds ratios, mean differences, and confidence intervals were used to describe results. Risk of Bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale for observational studies. GRADE (The Grading of Recommendation Assessment, Development, and Evaluation) was used to assess the quality of each outcome. RESULTS: Seven studies were included with a total population of 85,991 participants. There is low- quality evidence that pregnant women with musculoskeletal pain had 1.59 greater odds to experience delivery by caesarean section compared to those without musculoskeletal pain ([OR] 1.59, 95 % confidence interval [CI] 1.09 to 2.31). Both newborn birth weight (Mean Difference [MD] 77.79 g, 95 % [CI] -23.09 to 178.67) and newborn birth length ([MD] 0.55 cm, 95 % [CI] -0.47 to 1.56) were not affected by musculoskeletal pain, with very low-quality and low-quality evidence, respectively. There was moderate evidence that pregnant women with musculoskeletal pain had shorter gestational age (weeks), although the effect was small and possibly not clinically relevant ([MD] -0.41, 95 % [CI] -0.41 to -0.07). CONCLUSION: Pregnant women experiencing musculoskeletal pain are at greater odds of delivering their babies via caesarean than those without musculoskeletal pain, however, musculoskeletal pain during pregnancy does not appear to affect newborn birth weight, length, or gestational age at birth.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».