Neuropsychiatric outcomes in offspring after fetal exposure to maternal influenza infection during pregnancy: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Increasing evidence suggests that influenza infection in pregnancy may disrupt fetal neurodevelopment. The impact of maternal influenza infection on offspring neuropsychiatric health has not been comprehensively reviewed. We systematically reviewed comparative studies evaluating associations between maternal influenza infection and neuropsychiatric health outcomes in offspring. We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and Web of Science for articles published until January 7, 2022. Included were English studies evaluating neuropsychiatric outcomes in offspring aged > 6 months born to women with and without influenza during pregnancy, defined as clinical or laboratory-confirmed influenza illness, or being pregnant during pandemics/epidemics. Of 12,010 records screened, 42 studies were included. Heterogeneity in study design, exposures, and outcome definitions precluded meta-analyses. Four of 14 studies assessing schizophrenia reported adjusted ratio estimates from 0.5 to 8.2; most 95% CIs contained the null value; study quality was high in three of four. Two studies reported an increased risk of schizophrenia with influenza exposure any time during pregnancy (adjusted incidence rate ratio 8.2, 95% CI: 1.4-48.8; adjusted odds ratio 1.3, 95% CI: 1.2-1.5); another reported a reduced risk with first-trimester exposure (adjusted risk ratio 0.5, 95% CI: 0.3-0.9). Seven studies of autism spectrum disorder reported adjusted ratio estimates from 0.9 to 4.0; all 95% CIs included the null value; study quality was high in four. No conclusions could be drawn about the association between exposure to maternal influenza and neuropsychiatric outcomes due to the limited quantity and quality of available research. Large observational studies with long-term follow-up are required to investigate these associations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».