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Enregistrement W4416146067 · doi:10.1186/s12978-025-02080-4

Implementation of the multicountry WHO COVID-19 pregnancy cohort study: challenges and lessons learned during the pandemic

2025· article· en· W4416146067 sur OpenAlexaff
Maria Laura Costa, Renato T. Souza, José Guilherme Cecatti, Sami L. Gottlieb, Marie Delnord, Soe Soe Thwin, Ndema Habib, Ronaldo Silva, Daniel Giordano, Anna Thorson, Nathalie Broutet, Edgardo Ábalos, Séni Kouanda, Kwasi Torpey, Emefa Modey, Erlidia F. Llamas‐Clark, Saleem Jessani, Marleen Temmerman, Ingrid Gichere, Beth Maina, Henda Triki, Mariem Gdoura, Ibukun‐Oluwa Omolade Abejirinde, Alejandro Orrico‐Sánchez, Sergio Muñoz, Edna Kara

Notice bibliographique

RevueReproductive Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésPandemicReproductive medicinePregnancyPublic healthVaccinationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)CohortCohort studyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: A generic research protocol was developed for a prospective cohort study to allow systematic, harmonized data collection of the impact of SARS-CoV-2 infection and vaccination during pregnancy on maternal, obstetric, and neonatal outcomes across different settings. This article describes the study conception, development, implementation, challenges, and key lessons learned within study sites across the world. METHODS: The protocol was implemented in 43 facilities in 10 countries during the pandemic, involving consecutive recruitment of over 16,000 pregnant or postpartum women. We evaluated selection of study sites, ethical approvals, staff recruitment and training, recruitment and follow-up, and incorporation of new elements over the course of the pandemic across the study sites. RESULTS: Study implementation in multiple LMIC settings was feasible; however, major challenges included delays in study implementation due to ethical approval procedures and availability of testing for exposure assessment. Implementation of research during a constantly evolving pandemic context led to the need for amended protocols, adjusted sample sizes, new outcomes and variables, repeated review by the Ethical Committees and adapted laboratory protocols. For example, the first COVID-19 vaccines became available after the study had started, with the need to modify the data collection forms and serologic testing algorithm to allow incorporation of this information in the study structure and analysis. CONCLUSION: Study implementation during a pandemic in different countries and periods was challenging but is not only expected to provide important information on the effects of SARS-CoV-2 infection and vaccination on pregnancy, but also on conducting research during future outbreaks. More streamlined ethics reviews during pandemics, availability of generic protocols in advance, and sites in LMICs ready to activate in an outbreak, as opposed to triggering processes during a crisis, would be highly beneficial.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,364 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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