Global knowledge, attitude, and practice towards COVID-19 among pregnant women: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnant women form a specially vulnerable group due to unique changes in pregnancy, leading to a higher risk of getting a severe infection. As severe COVID-19 increases the risk of preeclampsia, preterm delivery, gestational diabetes, and low birth weight in pregnancy, there is a need to enhance pregnant women's knowledge, attitudes, and practices to prevent these complications. This systematic review and meta-analysis aimed to determine their levels of knowledge, attitudes, and practice (KAP) regarding COVID-19 at the global level. METHODS: The systematic literature search was conducted in the English language, including Google Scholar, Scopus, PubMed/MEDLINE, Science Direct, Web of Science, EMBASE, Springer, and ProQuest, from the occurrence of the pandemic until September 2022. We used The Newcastle Ottawa scale for cross-sectional studies checklist to evaluate the risk of bias in the studies. Data were extracted by a Microsoft Excel spreadsheet and analyzed by STATA software version 14. We also employed Cochran Q statistics to assess the heterogeneity of studies and utilized Inverse variance random-effects models to estimate the pooled level of pregnant women's KAP towards COVID-19 infection prevention. RESULTS: Based on the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) and inclusion criteria, 53 qualified studies were acquired from several countries. In total, 51 articles (17,319 participants) for knowledge, 15 articles (6,509 participants) for attitudes, and 24 articles (11,032 participants) for practice were included in this meta-analysis. The pooled good knowledge, positive attitude, and appropriate practice in pregnant women were estimated at 59%(95%CI: 52-66%), 57%(95%CI: 42-72%), and 53%(95%CI: 41-65%), respectively. According to subgroup analysis, the level of knowledge, attitude, and practice were 61%(95%CI: 49-72), 52%(95%CI: 30-74), and 50%(95%CI: 39-60), respectively, in Africa, and 58.8%(95%CI: 49.2-68.4), 60%(95%CI: 41-80) and 60% (95%CI: 41-78), respectively, in Asia. CONCLUSION: The Knowledge, attitude, and practice towards COVID-19 infection prevention in pregnant women were low. It is suggested that health education programs and empowerment of communities, especially pregnant women, about COVID-19 continue with better planning. For future studies, we propose to investigate the KAP of COVID-19 in pregnant women in countries of other continents and geographical regions.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».