Exploring the effects of maternal anemia on neonatal neurodevelopment: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Maternal anemia, particularly iron deficiency anemia (IDA), affects about 30% of women globally. Iron is vital for fetal brain development, influencing myelination and oxygen transport. The extent of maternal anemia’s effect on neonatal neurodevelopment remains unclear. This meta-analysis examines how maternal anemia affects neonatal cognitive, motor, and socioemotional outcomes.Methods A systematic review and meta-analysis were conducted using PubMed, Scopus, and Web of Science, including studies published until December 2024. After screening 1,388 articles, six studies met the inclusion criteria (sample sizes: 178–636). Eligible studies examined maternal iron levels and neonatal neurodevelopment, assessed using standardized tools. Pooled effect sizes were calculated, and study quality was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale.Results No significant association was found between maternal anemia and neonatal habituation (p = 0.93), orientation (p = 0.76), state regulation (p = 0.90), motor maturity (p = 0.71), autonomic stability (p = 0.10), early learning composite (p = 0.65), or gross motor function (p = 0.59). Heterogeneity was low to moderate, with no publication bias detected.Conclusion Maternal anemia showed no significant short-term effect on neonatal habituation, orientation, motor maturity, or gross motor function. Future studies should assess long-term neurodevelopment to clarify potential delayed effects and refine treatment approaches.
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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 | 0,014 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».