Impact of Obstetric Complications in Subjects at Clinical High Risk for Psychosis: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Exposure to obstetric complications (OCs) increases the risk of developing psychosis and schizophrenia in offspring. However, studies with subjects at clinical high risk for psychosis (CHR) have reported inconsistent results. We conducted a systematic review and meta-analysis to evaluate the prevalence of OCs among CHR subjects and controls and examine their impact on the transition to psychosis. METHODS: Four databases (Web of Science, PubMed, Latindex, and Dialnet) were systematically searched for articles published between 1995 and June 6, 2024. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. Articles providing data on OCs in CHR subjects were included. RESULTS: A total of 6037 records were retrieved through systematic and citation searches. Nine articles met the inclusion criteria for our systematic review and provided data for meta-analysis. A total of 555 CHR participants were included. Meta-analysis showed a significantly higher prevalence of OCs in CHR subjects versus controls: RR = 1.45 (95% CI: 1.16, 1.81), (Z = 3.27, p = 0.0011). Data from three longitudinal studies assessed transition to psychosis and our meta-analysis found a trend toward an increased risk of transition in CHR subjects with a history of OCs compared to others: RR = 2.05 (95% CI: 0.98, 4.26), Z = 1.91, p = 0.056. CONCLUSIONS: CHR for psychosis was associated with OCs, though their role in the transition to psychosis requires further study. OCs should be recorded and analyzed in CHR individuals, considering their potential clinical implications.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».