Obesity Prevalence and Its Impact on Maternal and Neonatal Outcomes in Pregnant Women: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Globally, obesity prevalence has progressively increased and is now at epidemic levels; this trend is mirrored in women of childbearing age. There is a high level of evidence that maternal obesity is associated with a range of adverse pregnancy complications and neonatal outcomes, such as hypertensive disorders of pregnancy, gestational diabetes mellitus (GDM), large for gestational age (LGA) fetuses, premature birth, stillbirth, cesarean section, and postpartum hemorrhage, among certain others. This systematic review aimed to comprehensively evaluate the relationship between maternal obesity and health outcomes for both mothers and infants. The inclusion criteria encompass studies focusing on pregnant women with obesity, research examining obesity prevalence in pregnancy, and investigations into various maternal and neonatal outcomes. Quality assessment was performed using the Newcastle-Ottawa Scale to ensure the reliability and validity of findings, while meta-analysis was performed to calculate the pooled prevalence of obesity. The findings highlight significant associations between maternal obesity and adverse outcomes for both mothers and neonates, respectively. Increased gestational weight gain in obese individuals correlates with a higher risk of complications, such as cesarean delivery, preeclampsia, and postpartum hemorrhage. Specifically, obesity has been consistently linked to higher rates of GDM, which further elevates the likelihood of cesarean sections and other complications during labor. Additionally, in terms of neonatal outcomes, studies reveal that maternal obesity influences the incidence of LGA infants, often leading to macrosomia. Neonates born to obese mothers may also have increased rates of NICU admissions, reflecting the challenges posed by higher maternal weight and its associated risks. Maternal obesity is consistently associated with adverse maternal and neonatal outcomes. However, diversity in outcomes, such as Apgar scores, underscores the need for further research to better understand these complex relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».