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Enregistrement W3043111506 · doi:10.1186/s13643-020-01418-2

Maternal and perinatal outcomes and pharmacological management of Covid-19 infection in pregnancy: a systematic review protocol

2020· review· en· W3043111506 sur OpenAlexaboutno aff
Binny Thomas, Abdulrouf Pallivalapila, Wessam El Kassem, Asma Tarannum, Fatema Al Hail, Mohammed Rijims, Hussain Parappil, Arabo Ibrahim Bayo, Shamsa Ahmad, Zachariah Nazar, Derek Stewart, Moza Al Hail

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHamad Medical Corporation
Mots-clésMedicineCINAHLPregnancyChecklistPopulationMEDLINEPsychological interventionPandemicIntensive care medicineBreastfeedingFamily medicineDiseasePediatricsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NursingInfectious disease (medical specialty)Environmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Over 4.2 million confirmed cases and more than 285,000 deaths, COVID-19 pandemic continues to harm significant number of people worldwide. Several studies have reported the impact of COVID-19 in general population; however, there is scarcity of information related to pharmacological management and maternal and perinatal outcomes during the pandemic. Altered physiological, anatomical, and immunological response during pregnancy makes it more susceptible to infections. Furthermore, during pregnancy, a woman undergoes multiple interactions with the health care system that increases her chance of getting infected; therefore, managing pregnant population presents a unique challenge. RESEARCH QUESTIONS: This systematic review seeks to answer the following questions in relation to COVID-19: What are the different clinical characteristics presented in maternal and perinatal population? What are the different maternal and perinatal outcome measures reported? What are the distinct therapeutic interventions reported to treat COVID-19? Is it safe to use "medications" used in the treatment of COVID-19 during antenatal, perinatal, postnatal, and breastfeeding? METHOD: The search will follow a comprehensive, sequential three step search strategy. Several databases relevant to COVID-19 and its impact on pregnancy including Medline, CINAHL, and LitCovid will be searched from the inception of the disease until the completion of data collection. The quality of this search strategy will be assessed using Peer Review of Electronic Search Strategies Evidence-Based Checklist (PRESS EBC). An eligibility form will be developed for a transparent screening and inclusion/exclusion of studies. All studies will be sent to RefWorks, and abstraction will be independently performed by two researchers. Risk of bias will be assessed using Cochrane Risk of Bias tool for randomized controlled trials, Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale for non-randomized studies, and for case reports, Murad et al. tool will be used. Decision to conduct meta-analysis will be based on several factors including homogeneity and outcome measures reported; otherwise, a narrative synthesis will be deemed appropriate. DISCUSSION: This systematic review will summarize the existing data on effect of COVID-19 on maternal and perinatal population. Furthermore, to the best of our knowledge, this is the first systematic review addressing therapeutic management and safety of medicines to treat COVID-19 during pregnancy and breastfeeding. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: This systematic review has been registered and published with Prospero ( CRD42020172773 ).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,013
Bibliométrie0,0180,014
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,005

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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