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Enregistrement W4391747636 · doi:10.3390/jcm13041022

Aspirin at 75 to 81 mg Daily for the Prevention of Preterm Pre-Eclampsia: Systematic Review and Meta-Analysis

2024· article· en· W4391747636 sur OpenAlexafffund
Brielle Demuth, Ariane Pellan, Amélie Boutin, Emmanuel Bujold, Louise Ghesquière

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFondation Jean-Louis Lévesque
Mots-clésMedicineAspirinEclampsiaPlaceboMeta-analysisConfidence intervalPregnancyPreeclampsiaRandomized controlled trialRelative riskObstetricsInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Aspirin at 150 mg daily, initiated in the 1st trimester of pregnancy, prevents preterm pre-eclampsia. We aimed to estimate whether a dose of 75 to 81 mg daily can help to prevent preterm pre-eclampsia as well. Methods: A systematic search was conducted using multiple databases and meta-analyses of randomized controlled trials (RCTs) that compared aspirin initiated in the first trimester of pregnancy to placebo or no treatment, following the PRISMA guidelines and the Cochrane risk of bias tool. Results: We retrieved 11 RCTs involving 13,981 participants. Five RCTs had a low risk of bias, one at unclear risk, and fiver had a high risk of bias. A pooled analysis demonstrated that doses of 75 to 81 mg of aspirin, compared to a placebo or no treatment, was not associated with a significant reduction in preterm pre-eclampsia (8 studies; 12,391 participants; relative risk, 0.66; 95% confidence interval: 0.27 to 1.62; p = 0.36), but there was a significant heterogeneity across the studies (I2 = 61%, p = 0.02). Conclusion: It cannot be concluded that taking 75 to 81 mg of aspirin daily reduces the risk of preterm pre-eclampsia. However, given the significant heterogeneity between the studies, the true effect that such a dose of aspirin would have on pregnancy outcomes could not be properly estimated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,031
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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