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Enregistrement W4404726401 · doi:10.1016/j.ajogmf.2024.101555

The effectiveness of ultrasound-indicated cerclage for the reduction of extreme preterm birth in twin pregnancies with a short cervix: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4404726401 sur OpenAlexaboutno aff
Renske dutilh, Ms Nerissa Denswil, Dr Marjon A de-Boer, Prof Dr Eva Pajkrt, Prof Dr Martijn A Oudijk

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Obstetrics & Gynecology MFM · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePreterm Birth and Chorioamnionitis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisObstetricsMedicineCervixTwin PregnancyPreterm deliveryCervical cerclageGynecologyPregnancyFetusGestationBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the effectiveness of cervical cerclage in women with a twin pregnancy and a midpregnancy asymptomatic short cervix (≤25 mm), in preventing preterm birth and improving neonatal outcomes. DATA SOURCES: Systematic searches were conducted in MEDLINE, Embase, Web of Science, Scopus, and Cochrane Library up to April 17, 2023, updated in September and February 2024. STUDY ELIGIBILITY CRITERIA: Included were randomized controlled trials, cohort studies, and case-control studies comparing cerclage with expectant management in twin pregnancies and an asymptomatic short cervix (≤25 mm). METHODS: Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale and the Risk of Bias 2 tool. Data were analyzed using RevMan 5.4 using a random-effects model. RESULTS: Three randomized controlled trials and 13 cohort studies, involving 696 cerclage patients and 595 controls, were analyzed. Combined randomized controlled trial findings (N=49) found no significant difference in preterm birth occurrence after adjustment for preterm birth history and gestational age. Neonates from cerclage-treated mothers exhibited significantly higher rates of respiratory distress syndrome (adjusted odds ratio, 3.88; 95% confidence interval, 1.09-21.03) and very low birthweight (adjusted odds ratio, 2.22; 95% confidence interval, 1.07-5.73). In contrast, pooled cohort data indicated significantly less preterm birth rates in women with a cerclage: at 34 weeks (relative risk, 0.75; 95% confidence interval, 0.63-0.90), 32 weeks (relative risk, 0.67; 95% confidence interval, 0.49-0.90), and 28 weeks (relative risk, 0.572; 95% confidence interval, 0.39-0.83). Cerclage also reduced risk for infants <1500 g, respiratory distress syndrome, admission at the neonatal intensive care unit, and sepsis. Women with cervical length <15 mm and a cerclage experienced fewer preterm birth rates at <37 weeks (relative risk, 0.88; 95% confidence interval, 0.81-0.94), 34 weeks (relative risk, 0.70; 95% confidence interval, 0.57-0.87), 32 weeks (relative risk, 0.63; 95% confidence interval, 0.50-0.80), and 28 weeks (relative risk, 0.43; 95% confidence interval, 0.32-0.59). Perinatal mortality risk was significant lower in neonates born to mothers with a cerclage. For women with cervical length between 16 and 25 mm, no significant differences in outcomes were observed. CONCLUSION: Based on our meta-analysis, cerclage may benefit women with a twin pregnancy with an asymptomatic midpregnancy short cervix <25 mm, especially in women with a cervix <15 mm, by reducing preterm birth and improving neonatal outcomes. However, the differences between randomized controlled trials and recent cohort studies emphasize the need for well-powered randomized controlled trials on neonatal outcomes before introducing cerclage in clinical practice for these women.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,002
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2024
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Résumé présentoui

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