Maternal COVID-19 Vaccination and Its Potential Impact on Fetal and Neonatal Development
Notice bibliographique
Résumé
Vaccines have been developed at "warp speed" to combat the COVID-19 pandemic caused by the SARS-CoV-2 coronavirus. Although they are considered the best approach for preventing mortality, when assessing the safety of these vaccines, pregnant women have not been included in clinical trials. Thus, vaccine safety for this demographic, as well as for the developing fetus and neonate, remains to be determined. A global effort has been underway to encourage pregnant women to get vaccinated despite the uncertain risk posed to them and their offspring. Given this, post-hoc data collection, potentially for years, will be required to determine the outcomes of COVID-19 and vaccination on the next generation. Most COVID-19 vaccine reactions include injection site erythema, pain, swelling, fatigue, headache, fever and lymphadenopathy, which may be sufficient to affect fetal/neonatal development. In this review, we have explored components of the first-generation viral vector and mRNA COVID-19 vaccines that are believed to contribute to adverse reactions and which may negatively impact fetal and neonatal development. We have followed this with a discussion of the potential for using an ovine model to explore the long-term outcomes of COVID-19 vaccination during the prenatal and neonatal periods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».