Obesity and risk of placenta accreta spectrum: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Some studies have indicated a notable association between obesity and placenta accreta spectrum (PAS), while others have not reported. Hence, we performed a meta-analysis to explore the association between obesity and the risk of PAS. Methods To explore the association between obesity and PAS through observational studies, we conducted a systematic search across PubMed, Web of Science, Google scholar, and Scopus databases up to March 30, 2024. The meta-analysis utilized a random-effect model, with the quality of included studies assessed using the Newcastle–Ottawa scale. A significance level of less than 0.05 was considered statistically significant using Stata software, version 14 (StataCorp, College Station, TX, USA). Results The association between obesity and PAS risk in crude studies showed significance (1.51 [95% CI: 1.19, 1.82; I 2 = 0.0%]). However, in adjusted studies, the association was not significant (1.25 [95% CI: 0.45, 2.05; I 2 = 52.0%]). Conclusion These findings suggest that obesity has been proposed as potentially associated with a higher risk of PAS, particularly evident in crude studies. However, it is imperative to conduct prospective cohort studies with a large sample size and meticulous control of confounding variables to further elucidate this relationship.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».