Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 Infection and Pregnancy in Sub-Saharan Africa: A 6-Country Retrospective Cohort Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few data are available on COVID-19 outcomes among pregnant women in sub-Saharan Africa (SSA), where high-risk comorbidities are prevalent. We investigated the impact of pregnancy on SARS-CoV-2 infection and of SARS-CoV-2 infection on pregnancy to generate evidence for health policy and clinical practice. METHODS: We conducted a 6-country retrospective cohort study among hospitalized women of childbearing age between 1 March 2020 and 31 March 2021. Exposures were (1) pregnancy and (2) a positive SARS-CoV-2 RT-PCR test. The primary outcome for both analyses was intensive care unit (ICU) admission. Secondary outcomes included supplemental oxygen requirement, mechanical ventilation, adverse birth outcomes, and in-hospital mortality. We used log-binomial regression to estimate the effect between pregnancy and SARS-CoV-2 infection. Factors associated with mortality were evaluated using competing-risk proportional subdistribution hazards models. RESULTS: Our analyses included 1315 hospitalized women: 510 pregnant women with SARS-CoV-2, 403 nonpregnant women with SARS-CoV-2, and 402 pregnant women without SARS-CoV-2 infection. Among women with SARS-CoV-2 infection, pregnancy was associated with increased risk for ICU admission (adjusted risk ratio [aRR]: 2.38; 95% CI: 1.42-4.01), oxygen supplementation (aRR: 1.86; 95% CI: 1.44-2.42), and hazard of in-hospital death (adjusted sub-hazard ratio [aSHR]: 2.00; 95% CI: 1.08-3.70). Among pregnant women, SARS-CoV-2 infection increased the risk of ICU admission (aRR: 2.0; 95% CI: 1.20-3.35), oxygen supplementation (aRR: 1.57; 95% CI: 1.17-2.11), and hazard of in-hospital death (aSHR: 5.03; 95% CI: 1.79-14.13). CONCLUSIONS: Among hospitalized women in SSA, both SARS-CoV-2 infection and pregnancy independently increased risks of ICU admission, oxygen supplementation, and death. These data support international recommendations to prioritize COVID-19 vaccination among pregnant women.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».