Causal evidence of the association between green and blue spaces (GBS) and maternal and neonatal health: a systematic review and meta-analysis protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Previous systematic reviews investigating the effects of green and blue space (GBS) on maternal and neonatal health have mainly focused on cross-sectional evidence, limiting potential causal inferences. The last review on the topic was published in January 2024. This review focused on residential greenness effects and neonatal health only but did not include other green/blue space measures, or maternal health outcomes. This review also only included papers published up to June 2023; discounting the 15 studies that have been published since. Thus, this study will capture the growing number of studies that generate causal evidence and aims to investigate the association between GBS and maternal and/or neonatal health. Methods and analysis The study protocol was developed with reference to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. This review will include study designs such as experiments, quasi-experiments, longitudinal studies and more. The study independent variable must be a GBS, green space and/or blue space measure. Eligible maternal health outcomes are those reported during pregnancy and up to 1 year after pregnancy. Neonatal health outcomes are limited to neonates no older than 28 days. A total of seven online databases will be searched: Medline, Scopus, Web of Science, PsycInfo, Embase, Environment Complete, and Maternity and Infant Care Database. Abstract and full-text screenings will be undertaken by three reviewers. Risk of bias assessment will be conducted based on the Risk of Bias in Non-randomized Studies-of Exposure framework. A narrative synthesis will be undertaken. If sufficiently comparable studies are identified, meta-analyses using random effects models will be conducted. We will explore heterogeneity using the I2test. Ethics and dissemination Ethical approval is not required as all the data will be derived from published primary studies that have already obtained ethical permissions. The findings will be disseminated through relevant conferences and peer-reviewed publications. PROSPERO registration number CRD42023396372.
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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 | 0,095 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,012 |
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 ».