OP02.04: Is it time to stop routine third trimester growth scans after COVID‐19 infection in pregnancy?
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to assess the rate of sonographic small for gestational age (SGA) in patients who underwent the recommended routine third trimester fetal growth assessment after COVID-19 infection in pregnancy at our outpatient maternal-fetal medicine centres in Calgary, Canada. This was a retrospective observational study of singleton pregnancies with confirmed COVID-19 infection in pregnancy. Those who underwent a growth ultrasound between 34 and 37 weeks from 1 March 2020, to 31 December 2022 were included. Patients with fetal, maternal, or placental risk factors for SGA were excluded. Estimated fetal weight (EFW) was calculated using Hadlock's three-parameter formula. SGA was defined as an EFW less than the 10th percentile on the Alberta livebirth weight growth chart used at our institution. The Hadlock fetal growth chart was used to corroborate, given its more widespread acceptance. A total of 1562 patients met inclusion criteria. In this population, 31 pregnancies were sonographically SGA based on the Alberta growth curves, which conferred a rate of 2.0%. These values were consistent with the Hadlock growth curves, which similarly found a total of 30 pregnancies to be SGA, which was a rate of 1.9%. Published data in the literature suggests that the incidence of SGA after COVID-19 infection in pregnancy is similar to baseline rates or less. SGA rates in our population were much lower than the expected baseline rate. This adds to the existing literature which suggests that COVID-19 infection in pregnancy is not associated with SGA and will help to guide routine practice at our institution. Please note: The publisher is not responsible for the content or functionality of any supporting information supplied by the authors. Any queries (other than missing content) should be directed to the corresponding author for the article.
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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 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».