The impact of COVID-19 on pregnancy outcomes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of coronavirus disease 2019 (COVID-19) on maternal and newborn health is unclear. We aimed to evaluate the association between severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection during pregnancy and adverse pregnancy outcomes. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis of observational studies with comparison data on SARS-CoV-2 infection and severity of COVID-19 during pregnancy. We searched for eligible studies in MEDLINE, Embase, ClinicalTrials.gov, medRxiv and Cochrane databases up to Jan. 29, 2021, using Medical Subject Headings terms and keywords for "severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 OR SARS-CoV-2 OR coronavirus disease 2019 OR COVID-19" AND "pregnancy." We evaluated the methodologic quality of all included studies using the Newcastle-Ottawa Scale. Our primary outcomes were preeclampsia and preterm birth. Secondary outcomes included stillbirth, gestational diabetes and other pregnancy outcomes. We calculated summary odds ratios (ORs) or weighted mean differences with 95% confidence intervals (CI) using random-effects meta-analysis. RESULTS: We included 42 studies involving 438 548 people who were pregnant. Compared with no SARS-CoV-2 infection in pregnancy, COVID-19 was associated with preeclampsia (OR 1.33, 95% CI 1.03 to 1.73), preterm birth (OR 1.82, 95% CI 1.38 to 2.39) and stillbirth (OR 2.11, 95% CI 1.14 to 3.90). Compared with mild COVID-19, severe COVID-19 was strongly associated with preeclampsia (OR 4.16, 95% CI 1.55 to 11.15), preterm birth (OR 4.29, 95% CI 2.41 to 7.63), gestational diabetes (OR 1.99, 95% CI 1.09 to 3.64) and low birth weight (OR 1.89, 95% CI 1.14 to 3.12). INTERPRETATION: COVID-19 may be associated with increased risks of preeclampsia, preterm birth and other adverse pregnancy outcomes.
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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 | 0,017 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».