Seroconversion for cytomegalovirus infection in a cohort of pregnant women in Québec, 2010–2013
Notice bibliographique
Résumé
Cytomegalovirus (CMV) is the leading cause of congenital infection and non-genetic sensorineural hearing loss in children. There are no recent data on the incidence of CMV infection during pregnancy in Canada. This present study was undertaken to determine the seroprevalence of CMV IgG antibodies and the rate of seroconversion in a cohort of pregnant women in the province of Québec, Canada. We used serum samples and questionnaire data collected as part of the 3D Pregnancy and Birth Cohort Study (2010-2013) conducted in Québec, Canada. CMV IgG antibodies were determined in serum samples collected at the first and third trimesters. Associations between independent variables and seroprevalence were assessed using logistic regression, and associations with seroconversions, by Poisson regression. Of 1938 pregnant women tested, 40·4% were seropositive for CMV at baseline. Previous CMV infection was associated with: working as a daycare educator, lower education, lower income, having had children, first language other than French or English, and being born outside Canada or the United States. Of the 1122 initially seronegative women, 24 (2·1%) seroconverted between their first and third trimesters. The seroconversion rate was 1·4 [95% confidence interval (CI) 0·9-2·1]/10 000 person-days at risk or 3·9 (95% CI 2·5-5·9)/100 pregnancies (assuming a 280-day gestation). The high proportion of pregnant women susceptible to CMV infection (nearly 60%) and the subsequent rate of seroconversion are of concern.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».