Impact of COVID-19 on perinatal outcomes in First Nations and all other mothers and their offspring in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF RESEARCH: COVID-19 substantially disrupted healthcare, but its impact on perinatal outcome in Manitoba remains unclear. METHODS: The present study examined perinatal outcomes in First Nations and all other women and infants in Manitoba during COVID-19 (March 2020-December 2021) compared to a control period (March 2018-March 2020) using a retrospective database study. PRINCIPAL RESULTS: First Nations pregnancies had significantly higher rates of gestational diabetes, pre-pregnancy diabetes (PPD), preterm birth, stillbirth, large-for-gestational-age infants, neonatal intensive care unit (NICU) admission and formula feeding, and lower rates of exclusive breastfeeding compared to all other pregnancies during COVID-19 or the control period. Age-adjusted odds ratio (aORs) for preterm birth (aOR 1⋅17, 95% confidence interval or CI: 1⋅06, 1⋅30) and shoulder dystocia (aOR 1⋅33, 95% CI: 1⋅08, 1⋅64) among First Nations, but not all other, newborns were increased during COVID-19 compared to the control period. The aORs for preeclampsia, eclampsia, and spontaneous abortion were increased in all other, but not First Nations, pregnancies during COVID-19 versus the control period. Logistic linear regression analyses indicated that PPD was the leading contributor to the increase of preterm birth, stillbirth, shoulder dystocia and NICU admission. CONCLUSIONS: The findings imply that COVID-19 caused more profound adverse neonatal outcomes in First Nations offspring. Maternal diabetes played an important role in the unfavorable neonatal outcomes. Prevention of maternal diabetes by strengthening perinatal education and care may help to reduce the risk of adverse neonatal outcomes in First Nations population in future pandemic.
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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 | 0,001 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».