Early pregnancy outcomes following COVID-19 vaccination and SARS-CoV-2 infection: a national population-based matched cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are limited data regarding the safety of COVID-19 vaccines in early pregnancy. This may contribute to vaccine hesitancy in people who are pregnant, or who are planning pregnancy. We conducted a population-level matched cohort study assessing associations between COVID-19 vaccination and miscarriage (pregnancy loss prior to 20 weeks gestation) and ectopic pregnancy. We used electronic health records of all female residents in Scotland who were vaccinated between 6 weeks preconception and 19 weeks 6 days gestation (for miscarriage; n = 18,780) or 2 weeks 6 days gestation (for ectopic; n = 10,570). Primary analyses used unvaccinated women from the pre-pandemic period as controls (historical controls) matched (3:1) on maternal age, gestational age at vaccination, and season of conception; with adjustment for maternal deprivation level, rural/urban status and clinical vulnerability. Supplementary analyses used unvaccinated women from the pandemic period as controls (contemporary controls). Analyses of outcomes following SARS-CoV-2 infection were undertaken with infection rather than vaccination as the exposure. Following COVID-19 vaccination, the rate of miscarriage was 9.1% (n = 1,716) and ectopic pregnancy 1.2% (n = 126). Primary analyses found no association between vaccination and miscarriage (adjusted Odds Ratio [aOR] = 1.02, 95% Confidence Interval [CI] = 0.96–1.09) or ectopic pregnancy (aOR = 1.13, 95% CI = 0.92–1.38). Primary analyses also found no association between SARS-CoV-2 infection and miscarriage or ectopic pregnancy. Results of supplementary analyses were similar to primary analyses. Given that SARS-CoV-2 infection in later pregnancy carries substantial risks to women and babies, our findings support current recommendations that vaccination remains the safest way for pregnant women to protect themselves and their babies from COVID-19.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».