Impacto de la infección por COVID-19 en el desarrollo de preeclampsia o parto pretérmino durante el embarazo. Una revisión sistemática
Notice bibliographique
Résumé
Introducción. La pandemia de la enfermedad por coronavirus de 2019 (COVID-19) ha causado incertidumbre por el desconocimiento del impacto que podría tener el coronavirus del síndrome respiratorio agudo grave 2 (SARS-COV-2) en la fisiopatología de la mujer embarazada y del feto en formación. Objetivos. Determinar la posible relación entre padecer la infección por COVID-19 durante la gestación y un incremento del riesgo de desarrollar preeclampsia o presentar un parto pretérmino. Metodología. La búsqueda se realizó a través de las bases de datos de Pubmed/MEDLINE y Scopus (diciembre 2022 - febrero 2023). Posteriormente se seleccionaron los estudios que cumplieron los objetivos y los criterios de inclusión. Para la evaluación de la calidad se empleó la Escala Newcastle-Ottawa. Resultados. La revisión incluye un total de 19 artículos, todos ellos estudios de cohorte. El número total de embarazadas es de 2.446.708 (40.930 positivas y 2.405.778 negativas para COVID-19). La mayoría de los estudios encontraron una relación positiva entre la infección por SARS-COV-2 con el parto pretérmino. Por el contrario, no se evidenció una asociación entre el virus y el desarrollo de preeclampsia. La mayoría de los artículos incluidos comprenden un riesgo de sesgo bajo. Conclusión. Los datos sugieren que la infección por COVID-19 en las embarazadas incrementa el riesgo de parto pretérmino, mientras que no se relaciona con un aumento de la preeclampsia. Los datos deben ser interpretados con precaución por las limitaciones encontradas. Por lo que son necesarias futuras investigaciones, con mejoras en la metodología.
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».