Tuberculosis Following In Vitro Fertilization: A Systematic Review of Maternal and Newborn Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis (TB) in pregnancies conceived via in vitro fertilization (IVF) presents unique diagnostic and management challenges, especially in TB-endemic regions. This systematic review synthesizes evidence on maternal and neonatal TB outcomes after IVF. We conducted a systematic review of case reports, case series, and cohort studies, following PRISMA 2020 guidelines. Databases searched included PubMed, Scopus, Embase, and Google Scholar. Quality assessment was performed using Murad's framework and the Newcastle-Ottawa Scale. Seventy-three IVF pregnancies complicated by maternal TB were analyzed. Median maternal age was 32 years; 63.0% had no prior TB history. TB was diagnosed during pregnancy (56.2%) or postpartum (38.4%). Miliary TB (38.4%) and genital TB (27.4%) were most common; central nervous system (CNS) TB occurred in 13.7%. Microbiological confirmation was achieved in 38.4%. Anti-TB therapy was administered to 79.5%; 8.2% had drug-resistant TB. Neonatal TB manifestations included congenital TB (39.7%), miliary TB (34.2%), and CNS TB (15.1%). Of 55 live births, 28 infants survived, 12 died neonatally, and outcomes were missing for 15; there were 18 pregnancy losses. Most mothers recovered, some had residual deficits, and three deaths occurred. Seven cohort studies from China reported earlier TB onset in IVF pregnancies (11-19 weeks' gestation), higher incidence of miliary and CNS TB, and poor fetal outcomes, including >80% pregnancy terminations or losses, in comparison with natural conceptions. TB after IVF is often undiagnosed before conception and carries high fetal risks. Routine TB screening before IVF is essential in endemic areas. Early diagnosis and maternal-neonatal management can improve outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».