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Enregistrement W4404312874 · doi:10.1186/s12889-024-20416-w

COVID-19 and pregnancy: a comprehensive study of comorbidities and outcomes

2024· article· en· W4404312874 sur OpenAlexaff
Shang‐Ming Zhou, Hossein Ahmadi, Linxuan Huo, Lisa M. Lix, Kate Maslin, Jos M. Latour, Jill Shawe

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Social Science Fund of ChinaGuangxi University
Mots-clésMedicineBiostatisticsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicPregnancy2019-20 coronavirus outbreakPublic healthSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)ComorbidityEpidemiologyCoronavirus InfectionsVirologyInfectious disease (medical specialty)PsychiatryInternal medicineDiseasePathologyOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study aimed to investigate the impact of pregnancy and pre-existing comorbidities on COVID-19 infections and associated complications of hospitalisation and mortality in women of reproductive age (WRA). The study also compared the risk of severe COVID-19 complications between pregnant women (PW) and non-pregnant women (NPW) with and without pre-existing comorbidities. Special focus was placed on some understudied comorbidities of immunosuppression, chronic renal disease and chronic obstructive pulmonary disease (COPD). METHODS: The study utilized anonymized patient-related information for a population of 7,342,869 WRA from the Mexican Ministry of Health data repository on COVID-19. Descriptive variables were characterized using frequencies, percentages, means, and standard deviations. Adjusted odds ratios (aORs) were used to assess the associations between risk factors and outcomes of hospitalisation and mortality. The study covered the entire COVID-19 pandemic period from January 30, 2020, to May 5, 2023. RESULTS: The findings revealed that PW were not more likely to get COVID-19 infections than NPW. PW with COVID-19 infections were more likely to require hospital admission, intubation treatments, and ICU admission compared to NPW with COVID-19. PW with immunosuppression had an increased odds ratio (aOR) of getting COVID-19 infections compared to NPW (PW: aOR = 1.0396; NPW: aOR = 0.8373). NPW with immunosuppression had higher risk of mortality (all-cause death: aOR = 1.7084; COVID-19-associated death: aOR = 1.4079) and hospitalisation (all-cause hospitalisation: aOR = 4.1328; COVID-19-associated hospitalisation: aOR = 3.0451) than NPW without immunosuppression. Renal disease was identified as a concerning pre-existing condition that increased the risks of COVID-19 associated mortality/hospitalizations and all-cause mortality/hospitalizations for both PW and NPW. NPW with renal disease had much higher odds ratio (aOR) of either COVID-19-associated-hospitalisations (NPW: aOR = 8.639; PW: aOR = 1.7603) or all-cause hospitalisations (NPW: aOR = 8.8594; PW: aOR = 1.786) than PW with renal disease. CONCLUSIONS: This study provides valuable insights into the impact of pregnancy and pre-existing comorbidities on COVID-19 outcomes in WRA. The findings underscore the importance of considering demographic factors and pre-existing comorbidities in the management of PW with COVID-19. The study also highlights the need for further research to understand the unique impacts of different comorbidities, particularly immunosuppression and renal disease, on COVID-19 outcomes in WRA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,166
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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