Preeclampsia como factor de riesgo para hemorragia postparto: Una revisión sistemática con Metaanálisis
Bibliographic record
Abstract
Objetivos. El sangrado postparto se considera como una de las principales desencadenantes de la mortalidad materna. La preeclampsia podría aumentar el riesgo de hemorragia postparto debido a la disfunción endotelial y alteración vascular. Aunque varios estudios sugieren esta asociación, aún no está claramente establecida, por ello, realizamos una revisión sistemática con metaanálisis basados en estudios observacionales para evaluar el impacto de la preeclampsia sobre la hemorragia postparto. Métodos. Esta revisión sistemática siguió las pautas PRISMA. El resultado primario fue la hemorragia postparto. Se incluyeron estudios observacionales (casos y controles y estudio de cohortes). Se planteo análisis de subgrupos por vía de parto y procedencia por continente. La evaluación de riesgo de sesgo se realizó utilizando la escala de Newcastle – Ottawa. (número de registro de la base de datos PROSPERO: CRD42023441579). Resultados: Se incluyeron 12 estudios observacionales (7 casos y controles, 5 estudios de cohortes retrospectivas) con un total de 2,102,987 gestantes, de las cuales 61139 presentaron preeclampsia. La preeclampsia se relacionó con un incremento del riesgo de hemorragia postparto (OR 1.95, IC 95% 1.70-2.23). El análisis por subgrupos por continente, mostro un OR de 2.18 para los estudios realizados en Europa, un OR de 1.95 para los estudios realizados en América y un OR de 1.67 para los estudios realizados en Asia. La heterogeneidad estadística fue alta (I²=67.5%), la certeza de la evidencia fue moderada según la valoración GRADE. Se identificaron sesgos en algunos estudios debido a la falta de ajuste por variables confusoras Conclusiones. Los resultados sugieren que la preeclampsia se relaciona con un incremento del riesgo de hemorragia postparto con una certeza moderada de la evidencia y bajo riesgo de sesgo.
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 | 0.052 | 0.082 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.013 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".