Updating the impact of mRNA COVID-19 vaccine exposure during pregnancy on obstetric and neonatal outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Being a new vaccine platform, continuous monitoring of the mRNA COVID-19 vaccines in pregnant women is of critical importance. This systematic review and meta-analysis evaluate the maternal and neonatal outcomes associated with mRNA COVID-19 vaccination during pregnancy. We conducted a systematic search of PubMed, Embase, Cochrane Library, and clinical trial registries for studies published between December 2020 and July 2024. Studies were included if they assessed obstetric and neonatal outcomes following mRNA COVID-19 vaccination in pregnant women. Data were extracted and analyzed using a random-effects model to calculate pooled odds ratios (ORs) and 95 % confidence intervals (CIs). Fifteen studies met the inclusion criteria, encompassing 42,944 vaccinated and 183,733 unvaccinated pregnant women. mRNA vaccination was associated with a significant reduction in preterm delivery (OR 0.743, 95 % CI 0.607-0.911), fetal distress (OR 0.699, 95 % CI 0.546-0.893), neonatal congenital abnormalities (OR 0.712, 95 % CI 0.570-0.889), and NICU admissions (OR 0.718, 95 % CI 0.617-0.836). However, a slight increase in gestational diabetes risk was observed (OR 1.107, 95 % CI 1.054-1.162). mRNA COVID-19 vaccines are safe during pregnancy and associated with reduced risks of adverse obstetric and neonatal outcomes. An observed marginal increase in gestational diabetes risk underscores the need for continuous monitoring. These findings support the inclusion of pregnant women in vaccination campaigns and inform public health policies and clinical practices to improve maternal and neonatal health outcomes.
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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 | 0,022 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».