Vaginal bleeding in pregnancy and adverse clinical outcomes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vaginal bleeding during pregnancy has been recognised as a significant risk factor for adverse pregnancy outcomes.This study aimed to investigate the association between vaginal bleeding during the first trimester of pregnancy and clinical adverse effects using a systematic review and meta-analysis.Methods: Databases of Scopus, Web of Science, PubMed (including Medline), Cochrane Library and Science Direct were searched until June of 2023.Data analysis using statistical test fixed-and randomeffects models in the meta-analysis, Cochran and meta-regression.The quality of the eligible studies was assessed by using the Newcastle-Ottawa Scale checklist (NOS).Results: A total of 46 relevant studies, with a sample size of 1,554,141 were entered into the meta-analysis.Vaginal bleeding during the first trimester of pregnancy increases the risk of preterm birth (OR: 1.8, CI 95%: 1.6-2.0),low birth weight (LBW; OR: 2.0, CI 95%: 1.5-2.6),premature rupture of membranes (PROMs; OR: 2.3, CI 95%: 1.8-3.0),abortion (OR: 4.3, CI 95%: 2.0-9.0),stillbirth (OR: 2.5, CI 95%: 1.2-5.0),placental abruption (OR: 2.2, CI 95%: 1.4-3.3)and placenta previa (OR: 1.9, CI 95%: 1.5-2.4).Conclusions: Vaginal bleeding in the first trimester of pregnancy is associated with preterm birth, LBW, PROMs, miscarriage, stillbirth, placental abruption and placenta previa.Therefore, physicians or midwives need to be aware of the possibility of these consequences and manage them when they occur.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».