Factors associated with preeclampsia and the hypertensive disorders of pregnancy amongst Indigenous women of Canada, Australia, New Zealand, and the United States: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF THE REVIEW: Preeclampsia and the Hypertensive Disorders of Pregnancy (HDP) occur more frequently amongst Indigenous women and can have short- and long-term impacts on maternal and infant health and wellbeing. To understand factors associated with increased risk for Indigenous women a systematic review and meta-analysis was conducted. The PRISMA guidelines were adhered to, and the review protocol was registered on PROSPERO (Registration CRD42023381847). EndNote, Covidence and Excel were used to screen and extract data, with studies assessed using JBI critical appraisal tools. RECENT FINDINGS: Seven studies from Canada, Australia, and the United States (none from New Zealand) were included in this review. Meta-analysis showed women classified as overweight (OR 1.32, 95% CI: 1.09-1.60), obese (OR 1.88, 95% CI: 1.57-2.25), or having high mean BMI (MD 3.02 95% CI: 1.72-4.31), high mean systolic blood pressure (MD 15.19 95% CI: 12.83-17.541), or high mean diastolic blood pressure (MD 15.26 95% CI: 13.05-17.47), pre-pregnancy diabetes (OR 3.63, 95% CI: 1.66-17.94), or high microalbuminuria (OR 2.76, 95% CI: 1.40-5.43) were more likely to be diagnosed with preeclampsia. Smoking (OR 0.77, 95% CI: 0.58-1.03), alcohol consumption (OR 1.70, 95% CI: 0.76-3.81), and gestational diabetes (OR 1.74, 95% CI: 0.90-3.37) were not associated with preeclampsia. Understanding factors associated with increased preeclampsia/HDP risk amongst Indigenous women is important to minimising adverse perinatal events and future health complications. This review demonstrates current gaps in the evidence, specifically in relation to social, economic, and environmental factors.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».