MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,769

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,036
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Explorer davantage

Même revueNeonatologyMême sujetNeonatal and Maternal InfectionsTravaux en français237 207