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Enregistrement W3202763402 · doi:10.1186/s12884-021-04156-y

The impact of COVID-19 first wave national lockdowns on perinatal outcomes: a rapid review and meta-analysis

2021· review· en· W3202763402 sur OpenAlexafffund
Christine M. Vaccaro, Farida Mahmoud, Laila Aboulatta, Basma Milad Aloud, Sherif Eltonsy

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensUniversité de MontréalChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesResearch Manitoba
Mots-clésMedicineReproductive medicineIncidence (geometry)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Public healthOdds ratioCohort studyMeta-analysisDemographyEpidemiologyPregnancyMiscarriageObstetricsPediatricsDiseaseInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Since the emergence of COVID-19, preventative public health measures, including lockdown strategies, were declared in most countries to control viral transmission. Recent studies and anecdotes have reported changes in the prevalence of perinatal outcomes during national COVID-19lockdowns.The objective of this rapid review was to evaluate the impact of COVID-19 lockdowns on the incidence of low birth weight (LBW), preterm birth (PTB), and stillbirth. METHODS: Two reviewers searched EMBASE, CORD-19, LitCovid (PubMed), WHO Global research on corona virus disease (COVID-19), and MedRxiv for studies published in English from the first reports on COVID-19 until 17 July 2021. Perinatal outcomes of interest included LBW (< 2500 g), PTB (< 37 weeks), and stillbirth. RESULTS: Of the 1967 screened articles, 17 publications met the inclusion criteria (14 cohort studies, 1 case control and 2 cross-sectional studies). Studies included data from Denmark, UK, Ireland, Nepal, Italy, Israel, Botswana, Australia, China, Netherlands, Saudi Arabia, Austria, Zimbabwe, India, and Spain. The total sample size ranged from 3399 to 1,599,547 pregnant women. Thirteen studies examined PTB with conflicting results, reporting both an increase and a decrease in PTB incidence, with odds ratios [95% CI] ranging from 0.09 [0.01, 0.40] to 1.93 [0.76, 4.79]. Three studies found a decrease in LBW rates during lockdowns, one of which was statistically significant, with a rate ratio of 3.77 [1.21, 11.75]. Ten studies examined stillbirth rates, including four studies reporting a statistically significant increase in stillbirth rates, with adjusted relative risk ranging from 1.46 [1.13, 1.89] to 3.9 [1.83, 12.0]. Fourteen studies contained data that could be combined in a meta-analysis comparing perinatal outcomes before and during lockdown. We found that lockdown measures were associated with a significant risk of stillbirth with RR = 1.33 [95% CI 1.04, 1.69] when compared to before lockdown period. However, lockdown measures were not associated with a significant risk of PTB, LBW and VLBW compared to prepandemic periods. CONCLUSIONS: This review provides clues about the severity of the indirect influence of COVID-19 lockdown implementation; however, the criteria that lead to unexpected changes in LBW, PTB, and stillbirth remains unclear. Large studies showed conflicting results, reporting both increases and decreases in selected perinatal outcomes. Pooled results show a significant association between lockdown measures and stillbirth rates, but not low birth weight rates. Further studies examining the differences in other countries' lockdowns and sociodemographic groups from low to middle-income countries are needed. Exploration of perinatal outcomes during COVID-19 lockdown poses an opportunity to learn from and make changes to promote the reduction of the leading causes of childhood mortality worldwide.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,024
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations68
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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