Impacts of COVID-19 on mothers’ and newborns’ health outcomes in regional Canada: A cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: COVID-19 infection and pandemic-related stressors (e.g., socioeconomic challenges, isolation) resulted in significant concerns for the health of mothers and their newborns during the perinatal period. Therefore, the primary objective of this study was to compare the health outcomes of pregnant mothers and their newborns one year prior to and one year into the pandemic period in Alberta, Canada. Secondary objectives included investigating: 1) predictors of admission to neonatal intensive care units (NICU) and to compare NICU-admitted newborn health outcomes between the two time periods; 2) hospital utilization between the two time periods; and 3) the health outcomes of mothers and their newborns following infection with COVID-19. Methods: This analytical cross-sectional study used a large administrative dataset (n = 32,107) obtained from provincial regional hospitals and homebirths in Alberta, Canada, from April 15, 2019, to April 14, 2021. Descriptive statistics characterized the samples. Chi-squares and two-sample t-tests statistically compared samples. Multivariable logistic regression identified predictor variables. Results: General characteristics, pregnancy and labor complications, and infant outcomes were similar for the two time periods. Preterm birth and low birthweight predicted NICU admission. During the pandemic, prevalence of hospital visits and rehospitalization after discharge decreased for all infants and hospital visits after discharge decreased for NICU-admitted neonates. The odds of hospital revisits and rehospitalization after discharge were higher among newborns with COVID-19 at birth. Conclusions: Most of the findings are contextualized on pandemic-related stressors (rather than COVID-19 infection) and are briefly compared with other countries. Hospitals in Alberta appeared to adapt well to COVID-19 since health conditions were comparable between the two time periods and COVID-19 infection among mothers or newborns resulted in few observable impacts. Further investigation is required to determine causal reasons for changes in hospital utilization during the pandemic and greater birthweight among pandemic-born infants.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».