The effect of hepatitis B virus on the risk of pregnancy outcomes: a systematic review and meta-analysis of cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The effect of HBV on neonatal and maternal outcomes can create a basis for more accurate clinical decision-making. So, the aim of this meta-analysis is to detrmine the effect of chronic hepatitis B virus on the risk of pregnancy outcomes by combining cohort studies. Methods International databases in this meta-analysis included the Cumulated Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), SPORT Discuss via the EBSCO interface, PubMed (Medline), Scopus, Web of Science, Embase, which were searched up to April 2023. All cohort studies reporting the risk ratio (RR) with a 95% confidence interval (CI) were included in the study. The quality assessment was done based on the Newcastle–Ottawa Scale (NOS). Results Finally, thirty-five cohort studies were selected for meta-analysis. Outcomes of interest included pre-eclampsia, gestational diabetes, abortion, preterm birth, infant death, and other related outcomes. Results showed that the pooled RR for incident gestational diabetes in pregnant women with choronic hepatitis B infection was 1.16 (RR: 1.16; 95% CI 1.13–1.18; I-square: 92.89%; P value: 0.00). Similarly, the association between the presence of hepatitis B infection in pregnant women and the occurrence of pre-eclampsia was 1.10 (RR: 1.10; 95% CI 1.04–1.16; I-square: 92.06%; P value: 0.00). The risk of preterm delivery in pregnant women with hepatitis B infection was 1.17 times that of pregnant women without hepatitis B infection (RR: 1.17; 95% CI 1.14–1.20; I-squared: 94.32%; P value: 0.00). Conclusion This meta-analysis found that hepatitis B infection during pregnancy may be associated with an increased risk of gestational diabetes, preterm delivery, pre-eclampsia, and eclampsia. However, confirmation of this association, as well as the specific biological pathways involved in the association between HBV infection and pregnancy outcomes, requires further investigation.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».