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Enregistrement W3113681942 · doi:10.1002/rmv.2208

Clinical characteristics and outcomes of pregnant women with COVID‐19 and comparison with control patients: A systematic review and meta‐analysis

2021· review· en· W3113681942 sur OpenAlexaff
Maryamsadat Jafari, Ali Pormohammad, Saeideh Aghayari Sheikh Neshin, Saied Ghorbani, Deepanwita Bose, Shohreh Alimohammadi, Sedigheh Basirjafari, Mehdi Mohammadi, Cody Rasmussen‐Ivey, Mohammad Hossein Razizadeh, Masoud Nouri‐Vaskeh, Mohammad Zarei

Notice bibliographique

RevueReviews in Medical Virology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medicine2019-20 coronavirus outbreakMEDLINESevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PregnancyObstetricsInternal medicineVirologyBiologyOutbreakDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a large-scale study, 128176 non-pregnant patients (228 studies) and 10000 pregnant patients (121 studies) confirmed COVID-19 cases included in this Meta-Analysis. The mean (confidence interval [CI]) of age and gestational age of admission (GA) in pregnant women was 33 (28-37) years old and 36 (34-37) weeks, respectively. Pregnant women show the same manifestations of COVID-19 as non-pregnant adult patients. Fever (pregnant: 75.5%; non-pregnant: 74%) and cough (pregnant: 48.5%; non-pregnant: 53.5%) are the most common symptoms in both groups followed by myalgia (26.5%) and chill (25%) in pregnant and dysgeusia (27%) and fatigue (26.5%) in non-pregnant patients. Pregnant women are less probable to show cough (odds ratio [OR] 0.7; 95% CI 0.67-0.75), fatigue (OR: 0.58; CI: 0.54-0.61), sore throat (OR: 0.66; CI: 0.61-0.7), headache (OR: 0.55; CI: 0.55-0.58) and diarrhea (OR: 0.46; CI: 0.4-0.51) than non-pregnant adult patients. The most common imaging found in pregnant women is ground-glass opacity (57%) and in non-pregnant patients is consolidation (76%). Pregnant women have higher proportion of leukocytosis (27% vs. 14%), thrombocytopenia (18% vs. 12.5%) and have lower proportion of raised C-reactive protein (52% vs. 81%) compared with non-pregnant patients. Leucopenia and lymphopenia are almost the same in both groups. The most common comorbidity in pregnant patients is diabetes (18%) and in non-pregnant patients is hypertension (21%). Case fatality rate (CFR) of non-pregnant hospitalized patients is 6.4% (4.4-8.5), and mortality due to all-cause for pregnant patients is 11.3% (9.6-13.3). Regarding the complications of pregnancy, postpartum hemorrhage (54.5% [7-94]), caesarean delivery (48% [42-54]), preterm labor (25% [4-74]) and preterm birth (21% [12-34]) are in turn the most prevalent complications. Comparing the pregnancy outcomes show that caesarean delivery (OR: 3; CI: 2-5), low birth weight (LBW) (OR: 9; CI: 2.4-30) and preterm birth (OR: 2.5; CI: 1.5-3.5) are more probable in pregnant woman with COVID-19 than pregnant women without COVID-19. The most prevalent neonatal complications are neonatal intensive care unit admission (43% [2-96]), fetal distress (30% [12-58]) and LBW (25% [16-37]). The rate of vertical transmission is 5.3% (1.3-16), and the rate of positive SARS-CoV-2 test for neonates born to mothers with COVID-19 is 8% (4-16). Overall, pregnant patients present with the similar clinical characteristics of COVID-19 when compared with the general population, but they may be more asymptomatic. Higher odds of caesarean delivery, LBW and preterm birth among pregnant patients with COVID-19 suggest a possible association between COVID-19 infection and pregnancy complications. Low risk of vertical transmission is present, and SARS-CoV-2 can be detected in all conception products, particularly placenta and breast milk. Interpretations of these results should be done cautiously due to the heterogeneity between studies; however, we believe our findings can guide the prenatal and postnatal considerations for COVID-19 pregnant patients.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,033
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations282
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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