MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4316928669 · doi:10.1136/bmjgh-2022-009495

Adverse maternal, fetal, and newborn outcomes among pregnant women with SARS-CoV-2 infection: an individual participant data meta-analysis

2023· review· en· W4316928669 sur OpenAlexaffabout
Emily R. Smith, Erin Oakley, Gargi Wable Grandner, Kacey Ferguson, Fouzia Farooq, Yalda Afshar, Mia Ahlberg, Homa K. Ahmadzia, Victor Akelo, Grace M. Aldrovandi, Beth A. Tippett Barr, Elisa Bevilacqua, Justin S. Brandt, Nathalie Broutet, Irene Fernández‐Buhigas, J. Carrillo, Rebecca G. Clifton, Jeanne A. Conry, Erich Cosmi, F. Crispi, F. Crovetto, Camille Delgado‐López, Hema Divakar, Amanda J. Driscoll, Guillaume Favre, Valerie J. Flaherman, Chris Gale, Sami L. Gottlieb, E. Gratacós, Olivia Allende Hernández, Stephanie Jones, Erkan Kalafat, Sammy Khagayi, Marian Knight, Karen L. Kotloff, Antonio L’Abbate, Kirsty Le Doaré, C. Lees, Ethan Litman, Erica M. Lokken, Valentina Laurita Longo, Shabir A. Madhi, Laura A. Magee, R.J. Martinez‐Portilla, Elizabeth M. McClure, Tori D Metz, Emily S. Miller, Deborah Money, Sakita Moungmaithong, Edward Mullins, Jean B. Nachega, Marta C. Nunes, Dickens Onyango, Alice Panchaud, Liona C. Poon, Daniel J. Raiten, Lesley Regan, Gordon Rukundo, Daljit Singh Sahota, Allie Sakowicz, José Enrique Sanín-Blair, Jonas Söderling, Olof Stephansson, Marleen Temmerman, Anna Thorson, Jorge E. Tolosa, Julia Townson, Miguel Valencia‐Prado, Silvia Visentin, Peter von Dadelszen, Kristina M. Adams Waldorf, Clare Whitehead, Murat Yassa, Jim M Tielsch

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentKoç ÜniversitesiWorld Health OrganizationRobert Wood Johnson Medical School, Rutgers, The State University of New JerseyNordForskNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMeta-analysisMedicinePregnancyObstetricsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicFetusInternal medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Despite a growing body of research on the risks of SARS-CoV-2 infection during pregnancy, there is continued controversy given heterogeneity in the quality and design of published studies. METHODS: We screened ongoing studies in our sequential, prospective meta-analysis. We pooled individual participant data to estimate the absolute and relative risk (RR) of adverse outcomes among pregnant women with SARS-CoV-2 infection, compared with confirmed negative pregnancies. We evaluated the risk of bias using a modified Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: We screened 137 studies and included 12 studies in 12 countries involving 13 136 pregnant women.Pregnant women with SARS-CoV-2 infection-as compared with uninfected pregnant women-were at significantly increased risk of maternal mortality (10 studies; n=1490; RR 7.68, 95% CI 1.70 to 34.61); admission to intensive care unit (8 studies; n=6660; RR 3.81, 95% CI 2.03 to 7.17); receiving mechanical ventilation (7 studies; n=4887; RR 15.23, 95% CI 4.32 to 53.71); receiving any critical care (7 studies; n=4735; RR 5.48, 95% CI 2.57 to 11.72); and being diagnosed with pneumonia (6 studies; n=4573; RR 23.46, 95% CI 3.03 to 181.39) and thromboembolic disease (8 studies; n=5146; RR 5.50, 95% CI 1.12 to 27.12).Neonates born to women with SARS-CoV-2 infection were more likely to be admitted to a neonatal care unit after birth (7 studies; n=7637; RR 1.86, 95% CI 1.12 to 3.08); be born preterm (7 studies; n=6233; RR 1.71, 95% CI 1.28 to 2.29) or moderately preterm (7 studies; n=6071; RR 2.92, 95% CI 1.88 to 4.54); and to be born low birth weight (12 studies; n=11 930; RR 1.19, 95% CI 1.02 to 1.40). Infection was not linked to stillbirth. Studies were generally at low or moderate risk of bias. CONCLUSIONS: This analysis indicates that SARS-CoV-2 infection at any time during pregnancy increases the risk of maternal death, severe maternal morbidities and neonatal morbidity, but not stillbirth or intrauterine growth restriction. As more data become available, we will update these findings per the published protocol.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,072
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,534
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,018 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations180
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ Global HealthMême sujetCOVID-19 Impact on ReproductionTravaux en français237 207