Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine how long it takes after a new drug is marketed to establish whether or not its use by pregnant women is likely to pose a substantial teratogenic risk. METHODS: We used standard clinical teratology resources to assess the teratogenic risks in human pregnancy of therapeutic treatment with 468 drugs approved by the US Food and Drug Administration between 1980 and 2000. The teratogenic risk of each treatment was classified using the current online version of TERIS into one of three categories: 1) no risk, minimal risk, or unlikely to produce an increased risk; 2) associated with a small, moderate, or high risk; or 3) risk undetermined. RESULTS: We found that the teratogenic risk in human pregnancy was still undetermined for 91.2% of drug treatments approved in the United States between 1980 and 2000. The proportion of treatments classified as having an "undetermined" teratogenic risk was more than 80% for drugs approved for marketing 0-4, 5-9, 10-14, or 15-20 years ago, but the highest proportion of drugs with an "undetermined" teratogenic risk was found among those approved 15-20 years ago. The agreement between TERIS risk ratings and Food and Drug Administration Use-in-Pregnancy Categories for 163 drugs that had been assessed by both systems was poor (kappa +/- standard error = 0.082 +/- 0.042). CONCLUSION: We conclude that inadequate information is available for pregnant women and their physicians to determine whether the benefits exceed the teratogenic risks for most drug treatments introduced in the past 20 years.
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 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 | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».