Prevalence of Vitamin D Deficiency in Pregnant Women: Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Vitamin D is an essential steroid prehormone whose effects have garnered significant interest during pregnancy and lactation. Adequate vitamin D levels are crucial for embryonic implantation, immune modulation, and preventing adverse maternal outcomes such as preeclampsia, gestational diabetes, and preterm birth. OBJECTIVES: To estimate the prevalence of vitamin D deficiency in each trimester of pregnancy. DATA SOURCES: This is a systematic review and meta-analysis, conducted according to the PRISMA guidelines. Online databases were searched from inception to July 2023, including Medline/PubMed, Embase, and LILACS. DATA EXTRACTION: All English, Spanish, and Portuguese articles that specified the prevalence of vitamin D deficiency in each of the 3 trimesters of pregnancy were included. All screening and data extraction were performed independently by 2 authors. Risk-of-bias assessment was performed using the Newcastle-Ottawa Scale. DATA ANALYSIS: A total of 2627 articles were retrieved, and after evaluating eligibility criteria, 116 full-text articles were included. These comprised observational studies, totaling 127 290 pregnant women who underwent serum 25(OH)D evaluation. Vitamin D deficiency is a common condition among pregnant women. The meta-analysis revealed that 68% (95% CI, 60%-76%) of pregnant women had 25(OH)D <30 ng/mL in the first trimester, 81% (95% CI, 74%-87%) in the second trimester, and 70% (95% CI, 64%-75%) in the third trimester, indicating a widespread deficiency of this vitamin. CONCLUSION: A thorough analysis of the studies included in this review shows that hypovitaminosis D during pregnancy is a highly prevalent condition that occurs in all 3 trimesters. Given this high prevalence, these findings may be valuable for planning public health policies aimed at pregnant women. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO registration no. CRD42022343256.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».