Preterm birth and stillbirth rates during the COVID-19 pandemic: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conflicting reports have emerged for rates of preterm births and stillbirths during the COVID-19 pandemic. Most of these reports did not account for natural variation in these rates. We aimed to evaluate variations in preterm birth and stillbirth rates before and during the COVID-19 pandemic in Ontario, Canada. METHODS: We conducted a retrospective cohort study using linked population health administrative databases of pregnant people giving birth in any hospital in Ontario between July 2002 and December 2020. We calculated preterm birth and stillbirth rates. We assessed preterm birth at 22-28, 29-32 and 33-36 weeks' gestation, and stillbirths at term and preterm gestation. We used Laney control P' charts for the 18-year study period (6-mo observation periods) and interrupted time-series analyses for monthly rates for the most recent 4 years. RESULTS: We evaluated 2 465 387 pregnancies, including 13 781 that resulted in stillbirth. The mean preterm birth rate for our cohort was 7.96% (range 7.32%-8.59%). From January to December 2020, we determined that the preterm birth rate in Ontario was 7.87%, with no special cause variation. The mean stillbirth rate for the cohort was 0.56% (range 0.48%-0.70%). From January to December 2020, the stillbirth rate was 0.53%, with no special cause variation. We did not find any special cause variation for preterm birth or stillbirth subgroups. We found no changes in slope or gap between prepandemic and pandemic periods using interrupted time-series analyses. INTERPRETATION: In Ontario, Canada, we found no special cause variation (unusual change) in preterm birth or stillbirth rates, overall or by subgroups, during the first 12 months of the COVID-19 pandemic compared with the previous 17.5 years.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».