Preconception care interventions among adolescents and young adults to prevent adverse maternal, perinatal and child health outcomes: An evidence gap map
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify gaps in existing evidence on preconception health interventions to improve the health outcomes of adolescents, young adults, and their offspring. STUDY DESIGN: Evidence gap map (EGM) METHODS: Following the Campbell guidelines, we included reviews and interventional studies identified through searches on Medline and other electronic databases from 2010 to July 18th, 2023. Dual screening of titles/abstracts and full texts was conducted on Covidence software, followed by quality assessment and development of 2D-EGM using the EPPI-Reviewer and Mapper software. RESULTS: A total of 18 studies (124 papers) were identified, of which most of the studies were from higher- and upper-middle-income countries, with limited evidence from low-middle-income countries. More than half focused on females with limited evidence on men. The monitoring of adverse events of human papillomavirus (HPV) vaccination was the most well-evidenced area, with very little evidence on the herpes simplex virus candidate vaccine and other behavioural interventions. Perinatal outcomes were the most frequently reported outcomes followed by maternal and child health outcomes. Healthcare facilities (mostly clinical trials) were the most utilised delivery platforms, with limited or no evidence on communities, schools, and digital platforms. The overall quality of the systematic reviews was moderate while most of the trials had some concerns. CONCLUSION: The study highlights a well-evidenced area in the safety of HPV vaccination with significant gaps in research on other key health interventions, particularly in non-healthcare settings. EGM suggests further research to evaluate the effectiveness of a broad range of preconception interventions, among adolescents and youth for improving long-term health outcomes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».