Magnetic resonance imaging in late pregnancy to improve labour and delivery outcomes – a systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Magnetic resonance imaging (MRI) provides excellent soft tissue visualisation which may be useful in late pregnancy to predict labour outcome and maternal/neonatal birth trauma. Objective To study if MRI in late pregnancy can predict maternal and neonatal outcomes of labour and birth. Methods Systematic review of studies that performed MRI in late pregnancy or immediately postpartum. Studies were included if they imaged maternal pelvic or neonatal structures and assessed birth outcome. Meta-analysis was not performed due to the heterogeneity of studies. Results Eighteen studies were selected. Twelve studies explored the value of MRI pelvimetry measurement and its utility to predict cephalopelvic disproportion (CPD) and vaginal breech birth. Four explored cervical imaging in predicting time interval to birth. Two imaged women in active labour and assessed mouldability of the fetal skull. No marker of CPD had both high sensitivity and specificity for predicting labour outcome. The fetal pelvic index yielded sensitivities between 59 and 60%, and specificities between 34 to 64%. Similarly, although the sensitivity of the cephalopelvic disproportion index in predicting labour outcome was high (85%), specificity was only 56%. In women with breech presentation, MRI was demonstrated to reduce the rates of emergency caesarean section from 35 to 19%, and allowed better selection of vaginal breech birth. Live birth studies showed that the fetal head undergoes a substantial degree of moulding and deformation during cephalic vaginal birth, which is not considered during pelvimetry. There are conflicting studies on the role of MRI in cervical imaging and predicting time interval to birth. Conclusion MRI is a promising imaging modality to assess aspects of CPD, yet no current marker of CPD accurately predicts labour outcome. With advances in MRI, it is hoped that novel methods can be developed to better identify individuals at risk of obstructed or pathological labour. Its role in exploring fetal head moulding as a marker of CPD should be further explored.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».