Update on new developments in the study of human teratogens
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND METHODS: The purpose of this annual article is to highlight and briefly review new and significant information on agents that may be teratogenic in pregnant women. Various sources of on-line and printed information are given. RESULTS: The following topics have been discussed: 1) lithium medication: decreased estimate of risk; 2) cigarette smoking and genotype as contributors to oral-facial clefts and clubfoot; 3) trimethoprim; 4) methimazole syndrome?; 5) glucocorticoids and oral-facial clefts; 6) binge drinking; 7) fetal valproate syndrome; and 8) carbamazepine. CONCLUSIONS: We have highlighted several maternal exposures during pregnancy that are associated with small but increased rates of birth defects, generally only a few cases per 1,000 infants. These exposures include cigarette smoking, and treatment with lithium, trimethoprim, methimazole, or corticosteroids. This weak teratogenic effect was usually identified by the linkage of an uncommon treatment with an unusual birth defect outcome. The use of modern epidemiologic techniques, especially prospective multicenter studies that provide increased numbers, has helped to strengthen the evidence for these associations. We discuss how teratogenic risks that are small in comparison to the background risk can be presented to at-risk women and their doctors. We have briefly listed some elements that might be used in prioritizing further studies of suspected teratogenic exposures. Various existing methods for expressing the strength of evidence for human teratogenicity are also given.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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 ».