Impact of COVID-19 on Group B Streptococcus Colonization Prevalence And Pregnancy Outcomes: A Single-Center Retrospective Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to evaluate the impact of COVID-19 on the prevalence of group B Streptococcus (GBS) colonization and to examine whether the pandemic has influenced pregnancy complications among women colonized by GBS. METHODS: A retrospective chart review was conducted on 2,448 pregnant women who received care at the Outaouais Birthing Center between 2016 and 2023. Pre- and post-pandemic onset data were compared for GBS positive and negative women. Primary outcomes included termination due to miscarriage, transfers (pre- and post-32 weeks, perinatal, postnatal and newborn), reasons for transfers and newborns' Apgar scores. The secondary outcomes included gestational age at delivery, delivery type and location, newborn birth weight, vaginal birth after cesarean (VBAC) and feeding type. Demographic data were collected to ensure group comparability. RESULTS: GBS prevalence was similar before (29.43 %) and after (26.59 %) COVID-19 onset (p = 0.06), with a significant spike in 2020 (32.95 %, p = 0.009). An inverse relationship was observed between COVID-19 and newborn transfers in the GBS positive group (p < 0.001). Apgar scores below 7 increased during the pandemic (p = 0.006), and reasons for perinatal transfers differed significantly (p = 0.004). In the GBS negative group, postnatal transfers were negatively correlated with COVID-19 (p < 0.001), and transfer reasons post-32 weeks (p = 0.02), perinatal (p < 0.001), and newborn (p = 0.02) transfers differed significantly. CONCLUSION: COVID-19 did not increase the prevalence of GBS in pregnant women. The rise in postpartum transfers and variations in transfer reasons suggest that the pandemic may have influenced healthcare practices rather than directly increasing GBS-related complications.
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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) | 0,000 | 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 découle