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Enregistrement W4225718889 · doi:10.1093/cid/ciac294

Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 Infection and Pregnancy in Sub-Saharan Africa: A 6-Country Retrospective Cohort Analysis

2022· article· en· W4225718889 sur OpenAlexaff
Jean B. Nachega, Nadia A. Sam‐Agudu, Rhoderick Machekano, Philip J. Rosenthal, Sonja Schell, Liesl de Waard, Adrie Bekker, Onesmus Gachuno, John Kinuthia, Nancy Mwongeli, Samantha Budhram, Valerie Vannevel, Priya Soma‐Pillay, Hans Prozesky, Jantjie Taljaard, Arifa Parker, Elizabeth Agyare, Akwasi B. Opoku, Aminatu Umar Makarfi, Asara M. Abdullahi, Chibueze Adirieje, Daniel Katuashi Ishoso, Michel Tshiasuma Pipo, Marc Tshilanda, Christian Bongo-Pasi Nswe, John Ditekemena, Lovemore Nyasha Sigwadhi, Peter S. Nyasulu, Michel P. Hermans, Musa Sekikubo, Philippa Musoke, Christopher Nsereko, Evans Kofi Agbeno, Michael Yaw Yeboah, Lawal Umar, Mukanire Ntakwinja, Denis Mukwege, Etienne Kajibwami Birindwa, Serge Zigabe Mushamuka, Emily R. Smith, Edward J. Mills, John Otokoye Otshudiema, Placide Mbala‐Kingebeni, Jean‐Jacques Muyembe Tamfum, Alimuddin Zumla, Aster Tsegaye, Alfred Kien Mteta, Nelson K. Sewankambo, Fátima Suleman, Prisca Olabisi Adejumo, Jean Anderson, Emília Virgínia Noormahomed, Richard J. Deckelbaum, Jeffrey S. A. Stringer, Abdon Mukalay, Taha E. Taha, Mary Glenn Fowler, Judith N. Wasserheit, Refiloe Masekela, John W. Mellors, Mark J. Siedner, Landon Myer, André Pascal Kengne, Marcel Yotebieng, Lynne Mofenson, Eduard Langenegger

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institute for Health and Care ResearchWorld Health Organization
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyPregnancyCoronavirusCohortSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakRespiratory systemBetacoronavirusPediatricsCohort studyIntensive care medicineVirologyInternal medicineOutbreakInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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