Effect of SARS-CoV-2 Infection in Pregnancy on Maternal and Neonatal Outcomes in Africa: An AFREhealth Call for Evidence through Multicountry Research Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
In the African context, there is a paucity of data on SARS-CoV-2 infection and associated COVID-19 in pregnancy. Given the endemicity of infections such as malaria, HIV, and tuberculosis (TB) in sub-Saharan Africa (SSA), it is important to evaluate coinfections with SARS-CoV-2 and their impact on maternal/infant outcomes. Robust research is critically needed to evaluate the effects of the added burden of COVID-19 in pregnancy, to help develop evidence-based policies toward improving maternal and infant outcomes. In this perspective, we briefly review current knowledge on the clinical features of COVID-19 in pregnancy; the risks of preterm birth and cesarean delivery secondary to comorbid severity; the effects of maternal SARS-CoV-2 infection on the fetus/neonate; and in utero mother-to-child SARS-CoV-2 transmission. We further highlight the need to conduct multicountry surveillance as well as retrospective and prospective cohort studies across SSA. This will enable assessments of SARS-CoV-2 burden among pregnant African women and improve the understanding of the spectrum of COVID-19 manifestations in this population, which may be living with or without HIV, TB, and/or other coinfections/comorbidities. In addition, multicountry studies will allow a better understanding of risk factors and outcomes to be compared across countries and subregions. Such an approach will encourage and strengthen much-needed intra-African, south-to-south multidisciplinary and interprofessional research collaborations. The African Forum for Research and Education in Health's COVID-19 Research Working Group has embarked upon such a collaboration across Western, Central, Eastern and Southern Africa.
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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 | 0,048 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».