Pregnancy cohorts and biobanking in sub-Saharan Africa: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Technological advances and high throughput biological assays can facilitate discovery science in biobanks from population cohorts, including pregnant women. Biological pathways associated with health outcomes differ depending on geography, and high-income country data may not generalise to low-resource settings. We conducted a systematic review to identify prospective pregnancy cohorts in sub-Saharan Africa (SSA) that include biobanked samples with potential to enhance discovery science opportunity. METHODS: Inclusion criteria were prospective data collection during pregnancy, with associated biobanking in SSA. Data sources included: scientific databases (with comprehensive search terms), grey literature, hand searching applicable reference lists and expert input. Results were screened in a three-stage process based on title, abstract and full text by two independent reviewers. The review is registered on PROSPERO (CRD42019147483). RESULTS: Fourteen SSA studies met the inclusion criteria from database searches (n=8), reference list searches (n=2) and expert input (n=4). Three studies have ongoing data collection. The most represented countries were South Africa and Mozambique (Southern Africa) (n=3), Benin (Western Africa) (n=4) and Tanzania (Eastern Africa) (n=4); including an estimated 31 763 women. Samples commonly collected were blood, cord blood and placenta. Seven studies collected neonatal samples. Common clinical outcomes included maternal and perinatal mortality, malaria and preterm birth. CONCLUSIONS: Increasingly numerous pregnancy cohorts in SSA that include biobanking are generating a uniquely valuable resource for collaborative discovery science, and improved understanding of the high regional risks of maternal, fetal and neonatal morbidity and mortality. Future studies should align protocols and consider their added value and distinct contributions.
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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 | 0,012 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».