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Enregistrement W3208454543 · doi:10.1111/aogs.14277

Coronavirus disease 2019 pandemic and pregnancy and neonatal outcomes in general population: A living systematic review and meta‐analysis (updated Aug 14, 2021)

2021· review· en· W3208454543 sur OpenAlexaffabout
Rohan D’Souza, Ashraf Kharrat, Deshayne B. Fell, John W. Snelgrove, Kellie E. Murphy, Prakesh S. Shah

Notice bibliographique

RevueActa Obstetricia Et Gynecologica Scandinavica · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of OttawaLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisPandemicOdds ratioPopulationPregnancyPublication biasPediatricsDemographyObstetricsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInternal medicineEnvironmental healthInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Conflicting reports of increases and decreases in rates of preterm birth (PTB) and stillbirth in the general population during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic have surfaced. The objective of our study was to conduct a living systematic review and meta-analyses of studies reporting pregnancy and neonatal outcomes by comparing the pandemic and pre-pandemic periods. MATERIAL AND METHODS: We searched PubMed and Embase databases, reference lists of articles published up until August 14, 2021 and included English language studies that compared outcomes between the COVID-19 pandemic time period and the pre-pandemic time periods. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. We conducted random-effects meta-analysis using the inverse variance method. RESULTS: Forty-five studies with low-to-moderate risk of bias, reporting on 1 843 665 pregnancies during the pandemic period and 23 564 552 pregnancies during the pre-pandemic period, were included. There was significant reduction in unadjusted estimates of PTB (35 studies, unadjusted odds ratio [uaOR] 0.95, 95% CI 0.92-0.98), but not in adjusted estimates (six studies, adjusted OR [aOR] 0.95, 95% CI 0.80-1.13). This reduction was noted in studies from single centers/health areas (25 studies, uaOR 0.90, 95% CI 0.86-0.96) but not in regional/national studies (10 studies, uaOR 0.99, 95% CI 0.95-1.02). There was reduction in spontaneous PTB (six studies, uaOR 0.89, 95% CI 0.81-0.96) and induced PTB (five studies, uaOR 0.89, 95% CI 0.81-0.97). There was no difference in the odds of stillbirth between the pandemic and pre-pandemic time periods (24 studies, uaOR 1.11, 95% CI 0.97-1.26 and four studies, aOR 1.06, 95% CI 0.81-1.38). There was an increase in mean birthweight during the pandemic period compared with the pre-pandemic period (six studies, mean difference 17 g, 95% CI 7-28 g). The odds of maternal mortality were increased (four studies, uaOR 1.15, 95% CI 1.05-1.26); however, only unadjusted estimates were available and the result was mostly influenced by one study from Mexico. There was significant publication bias for the outcome of PTB. CONCLUSIONS: The COVID-19 pandemic may be associated with a reduction in PTB; however, referral bias cannot be excluded. There was no statistically significant difference in stillbirth between pandemic and pre-pandemic periods.

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)0,039
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 seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,026
Bibliométrie0,0070,008
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)0,0030,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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