Systematic review of the safety, immunogenicity, and effectiveness of COVID‐19 vaccines in pregnant and lactating individuals and their infants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is significant risk of complications and vulnerability to severe COVID-19 disease in pregnancy, yet hesitancy exists around COVID-19 vaccination during pregnancy and lactation. OBJECTIVE: To summarize the safety, immunogenicity, and effectiveness of COVID-19 vaccines in pregnancy and lactation. SEARCH STRATEGY: A systematic search of MEDLINE, Embase, PubMed, medRxiv, and bioRxiv. SELECTION CRITERIA: Identified original studies published on pregnant and/or lactating individuals who received one or more doses of a COVID-19 vaccine. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: A descriptive summary organized by safety, immunogenicity, and effectiveness outcomes of COVID-19 vaccination in pregnancy and lactation. MAIN RESULTS: In total, 23 studies were identified. Humoral response and functional immunity were interrogated and found. Increasing placental transfer ratios in cord blood were associated with increasing time from the first vaccine dose to delivery. Safety data indicated that pregnant and lactating populations experienced vaccine-related reactions at similar rates to the general population. No increased risk of adverse obstetrical or neonatal outcomes were reported. One study demonstrated that pregnant individuals were less likely to experience COVID-19 when vaccinated. CONCLUSION: COVID-19 vaccination in pregnant and lactating individuals is immunogenic, does not cause significant vaccine-related adverse events or obstetrical and neonatal outcomes, and is effective in preventing COVID-19 disease.
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.
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 | 0,004 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle