Hypertensive disorders of pregnancy after multifetal pregnancy reduction: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
To systematically review the literature on hypertensive disorders of pregnancy (HDP) after multifetal pregnancy reduction (MFPR). A comprehensive search in PubMed, Embase, Web of Science, and Scopus was performed. Prospective or retrospective studies reporting on MFPR from triplet or higher-order to twin compared to ongoing (i.e., non-reduced) triplets and/or twins were included. A meta-analysis of the primary outcome HDP was carried out using a random-effects model. Subgroup analyses of gestational hypertension (GH) and preeclampsia (PE) were performed. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Thirty studies with a total of 9,811 women were included. MFPR from triplet to twin was associated with a lower risk for HDP compared to ongoing triplets (OR 0.55, 95% CI, 0.37–0.83; <i>p</i> = 0.004). In a subgroup analysis, the decreased risk of HDP was driven by GH, and PE was no longer significant (OR 0.34, 95% CI, 0.17–0.70; <i>p</i> = 0.004 and OR 0.64, 95% CI, 0.38–1.09; <i>p</i> = 0.10, respectively). HDP was also significantly lower after MFPR from all higher-order (including triplets) to twin compared to ongoing triplets (OR 0.55, 95% CI, 0.38–0.79; <i>p</i> = 0.001). In a subgroup analysis, the decreased risk of HDP was driven by PE, and GH was no longer significant (OR 0.55, 95% CI 0.32–0.92; <i>p</i> = 0.02 and OR 0.55, 95% CI 0.28–1.06; <i>p</i> = 0.08, respectively). No significant differences in HDP were found in MFPR from triplet or higher-order to twin versus ongoing twins. MFPR in women with triplet and higher-order multifetal pregnancies decreases the risk of HDP. Twelve women should undergo MFPR to prevent one event of HDP. These data can be used in the decision-making process of MFPR, in which the individual risk factors of HDP can be taken into account.
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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) | 0,002 | 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) | 0,018 | 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 ».