Impact of COVID-19 lockdown on low birthweight in Soweto, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnant women were indirectly affected by the COVID-19 pandemic owing to heightened stress, fear of mother-to-child transmission of COVID-19 and the disruption of antenatal health services. Increased stress and lack of antenatal healthcare could result in an increase in adverse birth outcomes such as preterm birth or low birthweight. OBJECTIVES: Using a case-control design, to compare the prevalence of low birthweight among infants born before and during the pandemic in Soweto, South Africa. METHOD: Infants born before the pandemic and national lockdown were included in the control group, while infants who were in utero and born during the pandemic were included in the case group. Only infants born ≥37 weeks' gestation with no birth complications were included. Multivariable logistic regression was employed to determine whether the pandemic was associated with an increase in low birthweight. A birthweight <2.5 kg was classified as low birthweight. RESULTS: In total, 199 mother-infant pairs were included in the control group, with 201 mother-infant pairs in the case group. The prevalence of low birthweight was 4% in the control group and 11% in the case group, with those born during the pandemic at a higher risk of being of low birthweight. CONCLUSION: The high prevalence of low birthweight in infants born ≥37 weeks' gestation during the pandemic could result in an increase in child stunting and poor development. Future research should measure early child development and growth in infants born during the pandemic to assess whether there is a need to intervene and provide additional support to minimise the negative effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».