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Enregistrement W4406899527 · doi:10.1159/000543690

Interventions to Prevent and Manage Infections in Pregnancy

2025· review· en· W4406899527 sur OpenAlexaff
Rahima Yasin, Li Jiang, Jai K Das, Zulfiqar A Bhutta

Notice bibliographique

RevueNeonatology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and Maternal Infections
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicinePregnancyPsychological interventionLow birth weightRegimenPediatricsObstetricsIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Care interventions aimed at preventing and treating maternal infections during the gestational period are of paramount importance. Timely immunizations, screening strategies, and management of maternal infections reduce the risk of complications for the developing fetus and play a pivotal role in improving neonatal outcomes. SUMMARY: We aim to summarize evidence for a total of thirteen interventions, pertaining to the prevention and treatment of maternal infections during the antenatal period, from Every Newborn Series published in The Lancet 2014. We identified the most recent systematic reviews, extracted data from each review, and conducted a sub-group meta-analysis for low-income countries and lower-middle-income countries (LMICs) for outcomes relevant to neonatal health. Findings from our papers indicate limited evidence from LMICs, highlighting the pressing need for coordinated efforts to close this gap and strengthen the body of inclusive evidence on prevention and treatment of maternal infections during pregnancy. KEY MESSAGES: Evidence from LMICs suggests that influenza virus vaccination had no effect on stillbirth, preterm birth, small for gestational age, or low birthweight (LBW). Insecticide-treated bed nets in pregnancy reduced the risk of fetal loss and improved the babies' birthweight. Changing a two-dose intermittent preventive treatment (IPTp) regimen to more frequent IPTp dosing decreased the risk of LBW and significantly improved babies' birthweight. Addition of antibacterial antibiotic to the IPTp regimen significantly reduced the risk of LBW. Antibiotic treatments for syphilis and chlamydia had a significant effect on LBW. Treatment of documented periodontal disease during pregnancy reduced the risk of LBW. BACKGROUND: Care interventions aimed at preventing and treating maternal infections during the gestational period are of paramount importance. Timely immunizations, screening strategies, and management of maternal infections reduce the risk of complications for the developing fetus and play a pivotal role in improving neonatal outcomes. SUMMARY: We aim to summarize evidence for a total of thirteen interventions, pertaining to the prevention and treatment of maternal infections during the antenatal period, from Every Newborn Series published in The Lancet 2014. We identified the most recent systematic reviews, extracted data from each review, and conducted a sub-group meta-analysis for low-income countries and lower-middle-income countries (LMICs) for outcomes relevant to neonatal health. Findings from our papers indicate limited evidence from LMICs, highlighting the pressing need for coordinated efforts to close this gap and strengthen the body of inclusive evidence on prevention and treatment of maternal infections during pregnancy. KEY MESSAGES: Evidence from LMICs suggests that influenza virus vaccination had no effect on stillbirth, preterm birth, small for gestational age, or low birthweight (LBW). Insecticide-treated bed nets in pregnancy reduced the risk of fetal loss and improved the babies' birthweight. Changing a two-dose intermittent preventive treatment (IPTp) regimen to more frequent IPTp dosing decreased the risk of LBW and significantly improved babies' birthweight. Addition of antibacterial antibiotic to the IPTp regimen significantly reduced the risk of LBW. Antibiotic treatments for syphilis and chlamydia had a significant effect on LBW. Treatment of documented periodontal disease during pregnancy reduced the risk of LBW.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,355 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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