Maternal Deaths caused by COVID-19 Infection in the First Year of the Pandemic Wave
Notice bibliographique
Résumé
Highlights: These cases of maternal deaths caused by COVID-19 infections illustrated the significant risk factors for maternal mortality during the early phases of the pandemic, while studies had not extensively reported this. COVID-19 infections increase the risk of maternal and neonatal mortality, with infants having a lower chance of survival even if they are delivered. Respiratory support, antiviral medications, antibiotics, anticoagulants, and supportive care are the primary treatments for severe COVID-19 in pregnancy. AbstractThis article presents seven cases of maternal deaths attributed to COVID-19 during the first year of the pandemic wave. These cases provide insights into the natural progression of COVID-19 in pregnant women who were not vaccinated. This study showed that COVID-19 significantly increased maternal and neonatal mortality and morbidity. All of the patients exhibited symptoms of fever, cough, and dyspnea upon admission to the hospital. They were admitted with elevated respiratory rates (26–32 times/minute) and low oxygen saturation (<95%). Four patients had obesity, while one patient had pregestational diabetes. The COVID-19 diagnosis was established using a rapid antibody or antigen test and chest X-ray, which indicated pneumonia. Medical interventions administered to the patients included antiviral therapy (5 patients), antibiotics (6 patients), and anticoagulants (4 patients). From a total of five babies delivered, four babies were delivered via cesarean section. Two babies were not delivered due to previability and maternal deaths before delivery. The patients passed away within 3–10 days of hospital admission. In conclusion, adequate and early intervention and management of pregnant women infected with COVID-19 are crucial in preventing maternal and neonatal deaths, especially in unvaccinated women.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».