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Enregistrement W4410067329 · doi:10.71000/v1ahy386

EFFECT OF MULTIDISCIPLINARY CARE ON NEONATAL OUTCOMES IN HIGH-RISK PREGNANCIES. A SYSTEMATIC REVIEW

2025· review· en· W4410067329 sur OpenAlexaboutno aff
Unaiza Asif, Mahboob Rahman Siddeiqe, Tahneem Yaseen, Mohamed Ashraf Ali

Notice bibliographique

RevueInsights-Journal of Health and Rehabilitation · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigh risk pregnancyMultidisciplinary approachMedicineSystematic reviewObstetricsPregnancyMEDLINEPolitical scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: High-risk pregnancies are associated with elevated neonatal complications, including preterm birth, low birth weight, and increased neonatal intensive care unit (NICU) admissions. Although traditional obstetric care focuses on maternal monitoring, growing evidence suggests that multidisciplinary care (MDC)—which involves coordinated management by various healthcare specialists—may significantly enhance neonatal outcomes. However, a consolidated analysis of MDC’s impact on neonatal health across different high-risk populations remains limited. Objective: This systematic review aims to evaluate the effectiveness of multidisciplinary care in reducing neonatal complications among women with high-risk pregnancies compared to conventional care models. Methods: A systematic review was conducted following PRISMA guidelines. Electronic databases including PubMed, Scopus, Web of Science, and Cochrane Library were searched for studies published between 2018 and 2024. Keywords included “Multidisciplinary Care,” “High-Risk Pregnancy,” and “Neonatal Outcome.” Eligible studies included randomized controlled trials, cohort studies, and observational studies evaluating neonatal outcomes in the context of MDC. Data extraction and risk of bias assessments were independently performed by two reviewers using standardized tools such as the Cochrane Risk of Bias Tool and the Newcastle-Ottawa Scale. Results: Eight studies involving over 2,000 high-risk pregnancies were included. MDC was associated with reduced rates of miscarriage, fetal death, neonatal hypoglycemia, macrosomia, and NICU admissions. Several studies reported statistically significant improvements, including a reduction in adverse neonatal outcomes from 60.8% to 3.5% (p<0.001), and improved immunologic and anthropometric neonatal profiles. Overall, MDC models demonstrated superior outcomes compared to routine obstetric care. Conclusion: Multidisciplinary care significantly improves neonatal outcomes in high-risk pregnancies by offering coordinated, patient-centered interventions. Despite promising findings, limitations such as heterogeneity in study designs and sample sizes underscore the need for further large-scale, high-quality trials to refine care protocols and validate effectiveness across broader populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,011
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,398 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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