Maternal and perinatal health research during emerging and ongoing epidemic threats: a landscape analysis and expert consultation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pregnant women and their offspring are often at increased direct and indirect risks of adverse outcomes during epidemics and pandemics. A coordinated research response is paramount to ensure that this group is offered at least the same level of disease prevention, diagnosis, and care as the general population. We conducted a landscape analysis and held expert consultations to identify research efforts relevant to pregnant women affected by disease outbreaks, highlight gaps and challenges, and propose solutions to addressing them in a coordinated manner. METHODS: Literature searches were conducted from 1 January 2015 to 22 March 2022 using Web of Science, Google Scholar and PubMed augmented by key informant interviews. Findings were reviewed and Quid analysis was performed to identify clusters and connectors across research networks followed by two expert consultations. These formed the basis for the development of an operational framework for maternal and perinatal research during epidemics. RESULTS: Ninety-four relevant research efforts were identified. Although well suited to generating epidemiological data, the entire infrastructure to support a robust research response remains insufficient, particularly for use of medical products in pregnancy. Limitations in global governance, coordination, funding and data-gathering systems have slowed down research responses. CONCLUSION: Leveraging current research efforts while engaging multinational and regional networks may be the most effective way to scale up maternal and perinatal research preparedness and response. The findings of this landscape analysis and proposed operational framework will pave the way for developing a roadmap to guide coordination efforts, facilitate collaboration and ultimately promote rapid access to countermeasures and clinical care for pregnant women and their offspring in future epidemics.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».