H1N1 Influenza Vaccination During Pregnancy and Fetal and Neonatal Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We evaluated the relationship between maternal H1N1 vaccination and fetal and neonatal outcomes among singleton births during the 2009-2010 H1N1 pandemic. METHODS: We used a population-based perinatal database in Ontario, Canada, to examine preterm birth (PTB), small-for-gestational-age (SGA) births, 5-minute Apgar score below 7, and fetal death via multivariable regression. We compared outcomes between women who did and did not receive an H1N1 vaccination during pregnancy. RESULTS: Of the 55,570 mothers with a singleton birth, 23,340 (42.0%) received an H1N1 vaccination during pregnancy. Vaccinated mothers were less likely to have an SGA infant based on the 10th (adjusted risk ratio [RR]=0.90; 95% confidence interval [CI]=0.85, 0.96) and 3rd (adjusted RR=0.81; 95% CI=0.72, 0.92) growth percentiles; PTB at less than 32 weeks' gestation (adjusted RR=0.73; 95% CI=0.58, 0.91) and fetal death (adjusted RR=0.66; 95% CI=0.47, 0.91) were also less likely among these women. CONCLUSIONS: Our results suggest that second- or third-trimester H1N1 vaccination was associated with improved fetal and neonatal outcomes during the recent pandemic. Our findings need to be confirmed in future studies with designs that can better overcome concerns regarding biased estimates of vaccine efficacy.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».