Validity of Apgar Score as an Indicator of Neonatal SARS-CoV-2 Infection: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has had profound impacts on healthcare systems worldwide, particularly regarding the care of pregnant women and their neonates. The use of the Apgar score—a discrete numerical index used to evaluate neonatal condition immediately following delivery that has been used ubiquitously as a clinical indicator of neonatal condition and widely reported in the literature for decades—has continued during the pandemic. Although health systems adopted protocols that addressed pregnant women and their neonates during the pandemic, limited research has assessed the validity of Apgar scores for determining neonatal conditions in the context of COVID-19. Therefore, this scoping review was conducted on the first 2 years of the pandemic and included mothers with reverse transcription-polymerase chain reaction confirmed COVID-19 and their resulting positive or negative neonates. In total, 1,966 articles were assessed for eligibility, yielding 246 articles describing 663 neonates. Neonates who tested negative had median Apgar scores of 9 and 9 at 1 and 5 mins, respectively, while test-positive neonates had median Apgar scores of 8 and 9 at the same time points. The proportions of test-negative neonates with Apgar scores below 7 were 29 (4%) and 11 (2%) at 1 and 5 mins, which was not statistically significant ( p = 0.327, χ 2 = 0.961). These proportions were even lower for positive neonates: 22 (3%) and 11 (2%) at 1 and 5 mins, respectively, which was not statistically significant ( p = 1, χ 2 = 0). The low proportion of Apgar scores below 7 suggests that low Apgar scores are likely to be associated with severe maternal COVID-19 symptoms during delivery rather than neonatal COVID-19. Therefore, this study indicated that Apgar scores are poor indicators of neonatal COVID-19 status.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».