A systematic review and metanalysis of the association of inadequate weight gain and anemia in pregnant women
Bibliographic record
Abstract
Introducción: La anemia durante el embarazo es un problema de salud pública. La OMS reporta que cerca del 40% de las mujeres embarazadas a nivel mundial padecen anemia, asociada a complicaciones maternas y neonatales. Existen factores como la deficiencia de hierro, inflamación crónica por obesidad y ganancia de peso excesiva que agravan este problema. Objetivo: Sistematizar y evaluar la asociación entre la ganancia de peso inadecuada y la anemia en gestantes. Estrategia de búsqueda: Se realizó búsqueda en cinco bases de datos sin restricciones de idioma ni año de publicación, utilizando términos relacionados a anemia, ganancia de peso gestacional y embarazo como palabras clave. Extracción y análisis de los datos: Se incluyeron estudios de cohortes, transversales y casos-controles. Se utilizó el gestor bibliográfico Rayyan para exportar estudios y eliminar duplicados. La selección se realizó por título, resumen y texto completo según criterios de inclusión. Metodología: La calidad de los estudios se evaluó mediante la escala de Newcastle-Ottawa (NOS). Se calculó razón de riesgo (RR) e IC 95% usando Stata con modelo de efectos aleatorios, para evaluar la heterogeneidad se utilizó Q de Cochrane y el estadístico I2. Se utilizo el gráfico de embudo y la regresión de Egger para evaluar sesgo de publicación. Resultados: Se analizaron 829 artículos, de los cuales 10 (n = 3,169) fueron incluidos en la revisión sistemática y 4 en el metaanálisis. La ganancia de peso gestacional se evaluó según la IOM en la mayoría de los estudios, y la anemia se definió con valores de hemoglobina <11 g/dL, evaluados principalmente en el tercer trimestre. En el análisis de riesgo de sesgo, los estudios de cohortes tuvieron entre buena y regular calidad, mientras que los transversales incluyeron desde "muy buena" hasta "insatisfactoria". En el metaanálisis, el efecto global (RR=1.04; IC 95%: 0.86-1.26) no fue significativo, salvo en un estudio específico (RR=1.67; IC 95%: 1.08-2.57). La heterogeneidad fue moderada (I²=63.8%), y no se detectó sesgo de publicación. Conclusión de los autores: No se encontró un efecto de la ganancia de peso inadecuada sobre la anemia en las mujeres embarazadas. La heterogeneidad moderada sugiere que los resultados de los estudios no son consistentes entre sí.
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 | 0.021 | 0.073 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.013 | 0.028 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".