Effekter av ytre vending av foster i seteleie: En systematisk oversikt som inkluderer randomiserte og ikke-randomiserte studier
Bibliographic record
Abstract
Bakgrunn. Setepresentasjon er assosiert med høyere perinatal sykelighet og dødelighet enn hodepresentasjon. Ytre vending er en prosedyre hvor et foster i seteleie manuelt korrigeres til hodeleie ved bruk av trykk mot morens abdominale vegg. På den måten unngår man setefødsel og fremmer vaginal hodefødsel. Denne systematiske oversikten oppsummerer litteraturen som finnes på effekten av ytre vending nær eller ved termin i høyressursland. Metode. Det ble utført et systematisk søk i databasene MEDLINE (Ovid), Embase (Ovid), CINAHL, Cochrane Library, MIDIRS og SweMed+ for å identifisere aktuelle studier. Det ble ikke satt opp begrensing til publikasjonsdato, så alle studier frem til april 2019 ble vurdert. Kliniske studier som sammenlignet ytre vending ved >36 uker, med eller uten tokolyse, med ingen forsøk på ytre vending, gjennomført i Nord-, Vest- eller Sentral-Europa, USA, Canada, Australia eller New Zealand, ble vurdert for inklusjon. Det ble gjennomført en metaanalyse som vurderte effekten av forsøk på ytre vending sammenlignet på ingen forsøk på ytre vending ved å bruke metoder beskrevet i The Cochrane Handbook. Resultat. Ni artikler som rapporterte på 184 704 seteleie-svangerskap ble inkludert. Samlet data fra de inkluderte studiene viste at ytre vending reduserer antall mislykkede forsøk på vaginal hodefødsel [(RR) 0.55, 95% (CI) 0.47–0.66], keisersnitt (RR 0.57, 95% CI 0.50–0.64), og ikke-hodepresentasjon ved fødsel (RR 0.45, 95% CI 0.29–0.68), sammenlignet med kontrollgruppen. Ytre vending øker også insidensen for lav Apgar score <7 etter 5 min (RR 1.29, 95% CI 1.10–1.52). Konklusjon. Kvinner som får utført ytre vending nær eller ved termin har en redusert risiko for keisersnitt, ikke-hodepresentasjon, og mislykket vaginal hodefødsel. Forsøk på ytre vending viste en noe økt risiko for en lav 5 minutter Apgar score. Evidensen som er undersøkt i denne oppsummeringen er begrenset av mangel på forskningsstudier av høy kvalitet og tilstedeværelsen av risiko for skjevhet. Protokollen for denne gjennomgangen er registrert i PROSPEROs internasjonale prospektive register over systematiske oversikter (nr. CRD42017062455).
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 | 0.160 | 0.272 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.008 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.005 |
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".