Biomarkers predicting adverse pregnancy outcomes in women living with obesity: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: : Systematic literature searches used predefined search terms in PubMed, Ovid Embase, Ovid MEDLINE, Scopus, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials. Databases were searched from inception to August 2024. Study eligibility criteria: Interventional and observational studies comparing pregnancy outcomes amongst women with a pre- or early-pregnancy (<20 weeks' gestation) BMI ≥30 kg/m² according to presence or amount of any antenatally measured biomarker were included. Study appraisal and synthesis methods: Two reviewers independently assessed studies for inclusion against predefined inclusion and exclusion criteria. Risk of bias assessment was performed on included studies using the Newcastle-Ottawa Risk of Bias Tool. A narrative synthesis of eligible studies was constructed and data were meta-analysed, where possible, using random effects models. Certainty of evidence was assessed by GRADE rating. Results: 0%). Certainty of evidence regarding all associations was low or very low. Conclusions: Decreased adiponectin and increased insulin are associated with increased risk of adverse pregnancy outcomes in women with BMI ≥30 kg/m². However, the low number of studies available for inclusion and low certainty of evidence mean that biomarker-based risk-stratification within pregnant women with BMI ≥30 kg/m² is not currently feasible. Further research is required to find ways of reliably targeting investigations during maternity care towards the subset of women living with obesity who are at highest risk of adverse outcomes.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».