Current status of primary, secondary and tertiary prevention of congenital cytomegalovirus disease: a call to action
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Globally, sequelae of congenital CMV (CCMV) impact an estimated 350 000 children born annually. In this review, we consider new evidence across primary, secondary and tertiary prevention approaches, and remaining evidence gaps. RECENT FINDINGS: Education on hygiene precautions can reduce risk of primary CMV acquisition in pregnancy, and may have a role in some settings in reducing CCMV cases resulting from nonprimary infection, but public and health worker knowledge and awareness remains low. Evidence that valaciclovir treatment can reduce CMV vertical transmission has led to renewed interest in antenatal CMV screening in some high-income countries over recent years, although there is a lack of recommendation in most guidelines and significant evidence gaps remain. Newborn CCMV screening has been adopted in some states/provinces in Canada/USA, with first results recently published. Newborn prognostic scoring systems are evolving, with potential for more effective targeting of newborn treatment and tertiary prevention of CCMV disease. SUMMARY: We make suggestions for clinical practice and research, particularly to address evidence gaps around: safety and effectiveness of antenatal CMV screening and antiviral prophylaxis; findings relating to detection of nonprimary infection in pregnancy; new prognostic neonatal scoring systems; and learning from follow-up of children born into state-wide universal CMV screening programmes.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».