Haemostatic and thrombo-embolic complications in pregnant women with COVID-19: a systematic review and critical analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: As pregnancy is a physiological prothrombotic state, pregnant women may be at increased risk of developing coagulopathic and/or thromboembolic complications associated with COVID-19. Objectives: To investigate the occurrence of haemostatic and thrombo-embolic complications in pregnant women with COVID-19. Search Strategy: Two biomedical databases were searched between September 2019 and June 2020 for case reports and series of pregnant women with COVID-19. Additional registry cases known to the authors were included. Steps were taken to minimise duplicate patients. Selection criteria: Pregnant women with COVID-19 based either on a positive swab or high clinical suspicion e.g. symptoms and radiographic evidence. Data Collection and Analysis: Information on coagulopathy based on abnormal coagulation test results or clinical evidence of disseminated intravascular coagulation (DIC), and on arterial or venous thrombosis, were extracted using a standard form. If available, detailed laboratory results and information on maternal outcomes were analysed. Main Results: 1063 women met the inclusion criteria, of which three (0.28%) had arterial and/or venous thrombosis, seven (0.66%) had DIC, and a further three (0.28%) had coagulopathy without meeting the definition of DIC. Five hundred and thirty-seven women (56%) had been reported as having given birth and 426 (40%) as having an ongoing pregnancy. There were 17 (1.6%) maternal deaths in which DIC was reported as a factor in two. Conclusions: Our data suggests that coagulopathy and thromboembolism are both increased in pregnancies affected by COVID-19. Detection of the former may be useful in the identification of women at risk of deterioration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».