A Systematic Review and Meta-Analysis of Maternal Dengue Infection and Adverse Pregnancy Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Dengue virus (DENV) infection is endemic in many regions with high fertility rates and poses a significant public health concern during pregnancy. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the association between maternal dengue infection and adverse pregnancy outcomes. A comprehensive search of PubMed, Embase, and Web of Science was conducted up to July 11, 2025. Eligible studies were comparative observational in design, with laboratory-confirmed dengue infection in pregnant women and at least one fetal or neonatal outcome reported. Outcomes of interest included stillbirth rate (SBR), miscarriage rate (MBR), preterm birth rate (PBR), low birth weight (LBW), small for gestational age (SGA), neonatal death (ND), and postpartum hemorrhage (PPH). Random-effects models were employed to calculate pooled odds ratios (OR), and the risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. A total of 35 studies encompassing approximately 65,000 pregnancies from 14 countries were included. Dengue infection during pregnancy was significantly associated with increased odds of stillbirth (OR 2.70; 95% CI: 1.44-5.10), miscarriage (OR 3.51; 95% CI: 1.15-10.77), and ND (OR 3.03; 95% CI: 1.17-7.83). Associations with preterm birth, LBW, and SGA were inconsistent but appeared stronger in cases of severe or first-trimester infections. These findings underscore the need for targeted clinical and public health interventions in dengue-endemic regions to mitigate maternal and perinatal risks. This review is registered with PROSPERO (CRD420251102253).
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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 | 0,012 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».