Differences in cervical length during the second trimester among normal weight, overweight and obese women: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Maternal obesity has been previously linked to increased risk of preterm birth; however, the actual pathophysiology behind this observation remains unknown. Cervical length seems to differentiate among overweight, obese and extremely obese patients, compared to normal weight women. However, to date the actual association between body mass index and cervical length remains unknown. In this systematic review, accumulated evidence is presented to help establish clinical implementations and research perspectives. Methods: We searched Medline, Scopus, the Cochrane Central Register of Controlled Trials CENTRAL, Google Scholar, and Clinicaltrials.gov databases from inception till February 2023. Observational studies that reported on women undergone ultrasound assessment of their cervical length during pregnancy were included, when there was data regarding their body mass index. Statistical meta-analysis was performed with RStudio. The quality of the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS). Results: Overall, 20 studies were included in this systematic review and 12 in the meta-analysis. Compared to women with normal weight, underweight women were not associated with increased risk of CL < 15 mm or < 30 mm and their mean CL was comparable (MD -1.51; 95% CI -3.07, 0.05). Overweight women were found to have greater cervical length compared to women with normal weight (MD 1.87; 95% CI 0.52, 3.23) and had a lower risk of CL < 30 mm (OR 0.65; 95% CI 0.47, 0.90). Conclusion: Further research into whether BMI is associated with cervical length in pregnant women is deemed necessary, with large, well-designed, prospective cohort studies with matched control group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».