Impact of Perinatal Exposure to SARS‐CoV‐2 Infection on Early Health Outcomes among Infants Born from 2020 to 2021 in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background . The severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS‐CoV‐2) pandemic has impacted healthcare services and outcomes. We aimed to investigate healthcare resource utilization and early health outcomes of infants born to mothers with perinatal SARS‐CoV‐2 infection. Methods . The study included all infants born alive between February 1, 2020, and April 30, 2021, in British Columbia. We used linked provincial population‐based databases including data on COVID‐19 testing, birth, and health information for up to one year from birth. Perinatal COVID‐19 exposure for infants was defined being born to mothers with a positive test for SARS‐CoV‐2 infection during pregnancy or at delivery. Cases of COVID‐19‐exposed infants were matched with up to four non‐exposed infants by birth month, sex, birthplace, and gestational age in weeks. Outcomes included hospitalizations, emergency department visits, and in‐/outpatient diagnoses. Outcomes were compared between groups using conditional logistic regression and linear mixed effects models including effect modification by maternal residence. Results . Among 52,711 live births, 484 infants had perinatal exposure to SARS‐CoV‐2, an incidence rate of 9.18 per 1000 live births. Exposed infants (54.6% male) had a mean gestational age of 38.5 weeks, and 99% were born in hospital. Proportions of infants requiring at least one hospitalization (8.1% vs. 5.1%) and at least one emergency department visit (16.9% vs. 12.9%) were higher among the exposed vs. unexposed infants, respectively. Among infants from the urban area, those with exposure were more likely to have respiratory infectious diseases (odds ratio: 1.74; 95% confidence intervals: 1.07, 2.84), compared with those without exposure. Interpretation . In our cohort, infants born to mothers with SARS‐CoV‐2 infection have increased healthcare demands in their early infancy, which warrants further investigation.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».