Macrosomía y hemorragia posparto en Latinoamérica y El Caribe: revisión sistemática y metaanálisis
Bibliographic record
Abstract
Antecedentes: La hemorragia posparto (HPP) continúa siendo un problema de salud pública, sobre todo en países de bajos y medianos ingresos. La región Latinoamérica y el Caribe (LAC) presenta algunas de las cifras más altas de mortalidad materna, siendo la HPP su principal causa. Se ha descrito un incremento de la macrostomia fetal (MF) en LAC, sin embargo, no se conoce si la MF se asocia a la HPP en esta región. Objetivo: Determinar la asociación entre MF y la HPP en mujeres de Latinoamérica y el Caribe (LAC). Métodos: El protocolo se registró́ en PROSPERO (CRD42021233589). Se buscaron todos los estudios relevantes que evaluaran la asociación entre MF y HPP (≥ 500) y HPP severa (≥ 1000 ml) en mujeres provenientes de LAC hasta el cuatro de noviembre de 2021 en las bases de datos bibliográficas electrónicas: CINHAL, Scopus, Embase, The Cochrane Library, PubMed, LILACS y SciELO. Los términos de búsqueda se centraron en HPP, MF y LAC. La búsqueda electrónica se complementó́ con una revisión manual de las referencias de los artículos incluidos. Los registros encontrados en la búsqueda electrónica fueron importados al software de gestión de referencias Mendeley y se eliminaron todos los registros duplicados. Los estudios que cumplieron con los criterios de elegibilidad fueron evaluados a texto completo por dos autores de forma independiente, que realizaron el proceso de extracción de datos de forma independiente. La calidad de los estudios fue evaluada empleando la escala Newcastle-Ottawa Scale. Se calculó́ el tamaño de los efectos globales, junto con sus intervalos de confianza (IC) al 95%. El estadístico I2 se utilizó́ para evaluar el grado de heterogeneidad de los estudios. Se realizó́ un análisis por subgrupos y de sensibilidad utilizando el método leave-one-out. Resultados: Se evaluó́ un total de 1044 artículos a título y resumen...
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.017 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.007 | 0.013 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".