Anemia during pregnancy and adverse pregnancy outcomes: a systematic review and meta-analysis of cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Anemia in pregnancy has been a topic of interest for researchers due to its potential impact on various adverse pregnancy outcomes. This study aims to explore the relationship between anemia and adverse pregnancy outcomes such as preterm birth, low birth weight, and maternal mortality. Methods: We conducted both a systematic review and a meta-analysis on the associations between anemia during pregnancy and adverse pregnancy outcomes. We searched Chinese databases (CNKI, Wanfang, CBM, VIP) and English ones (Cochrane Library, PubMed, Embase, Web of Science). Two researcher-authors independently assessed study quality with the Newcastle-Ottawa Scale. After extracting data, we analyzed heterogeneity and used a random-effects model for higher heterogeneity and a fixed-effects model for low heterogeneity in the meta-analysis while also systematically synthesizing and narratively describing findings in the systematic review. Results: A total of 31 cohort studies were included. Meta-analysis showed that the risk of postpartum hemorrhage [RR [95% CI], 2.76 [1.63, 4.66]], premature rupture of membranes (PROM) [1.94 (1.26, 3.00)], preterm delivery [1.51 (1.33, 1.72)], low birth weight (LBW) [1.40 (1.19, 1.63)], cesarean section[1.33 (1.02, 1.74)], gestational hypertension[1.28 (1.14, 1.44)] and neonatal asphyxia[1.21 (1.07, 1.37)] was higher in the group of anemia in pregnancy than in the control group. Conclusion: Maternal anemia is associated with an increased risk of seven adverse pregnancy outcomes: postpartum hemorrhage, PROM, preterm delivery, LBW, cesarean section, gestational hypertension and neonatal asphyxia. Appropriate nutritional supplementation and screening for anemia before and during pregnancy are recommended to improve maternal health and manage adverse pregnancy outcomes.
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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 | 0,019 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».