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Enregistrement W4410121737 · doi:10.3390/healthcare13091076

The Impact of Prenatal Care on the Prevention of Neonatal Outcomes: A Systematic Review and Meta-Analysis of Global Health Interventions

2025· review· en· W4410121737 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammed Albarqi

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Faisal University
Mots-clésMedicinePsychological interventionPrenatal carePsychosocialLow birth weightMeta-analysisPediatricsEnvironmental healthPregnancyFamily medicineNursingPsychiatryPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Neonatal outcomes, including low birth weight, preterm birth, and neonatal mortality, pose significant global health challenges, particularly in low- and middle-income countries. Prenatal care has emerged as a critical intervention in mitigating these risks through medical, nutritional, and psychosocial support. This study aimed to systematically assess the effectiveness of prenatal care interventions in preventing neonatal outcomes across diverse settings. Methods: A systematic review and meta-analysis were conducted according to PRISMA guidelines, with the protocol registered in PROSPERO (CRD42024601066). Fourteen peer-reviewed studies were included following a comprehensive search across five major databases. Eligible studies reported quantitative neonatal outcomes associated with prenatal care interventions, including nutritional supplementation, mental health services, telehealth, and routine antenatal care. Random-effects models were used for meta-analysis, and the risk of bias was assessed using RoB 2 and the Newcastle–Ottawa Scale. Results: Nutritional interventions, especially folic acid and iron supplementation, significantly reduced neonatal mortality by up to 40% (RR = 0.60, 95% CI: 0.54–0.68). High-quality prenatal care was associated with a 41% reduction in neonatal mortality. Psychosocial support reduced the risk of low birth weight and preterm birth, while telehealth interventions lowered NICU admissions in low-risk populations (RR = 0.88, 95% CI: 0.75–1.03). Heterogeneity was substantial (I2 = 70%), and publication bias was suggested. Conclusions: Comprehensive prenatal care, integrating medical, nutritional, and mental health interventions, significantly improves neonatal outcomes. The global implementation of accessible, high-quality prenatal services is essential, particularly in underserved populations, to reduce neonatal morbidity and mortality.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,053
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,389 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations14
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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