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Enregistrement W2022687162 · doi:10.1097/qad.0b013e328359a95c

Tenofovir use and pregnancy among women initiating HAART

2012· article· en· W2022687162 sur OpenAlexaff
Mhairi Maskew, Daniel Westreich, Cindy Firnhaber, Ian Sanne

Notice bibliographique

RevueAIDS · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentU.S. Public Health Service
Mots-clésTenofovirPregnancyObstetricsMedicineSidaHuman immunodeficiency virus (HIV)GynecologyViral diseaseVirologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Recent studies have raised concerns about a change in rates of pregnancy among HIV-negative women exposed to tenofovir. Here, our objective was to determine among HIV-positive women whether use of tenofovir at HAART initiation or thereafter is associated with subsequent changes in incidence of pregnancy. DESIGN: Analysis of prospectively collected clinical data. METHODS: We used Cox proportional hazards models and logistic regression to estimate hazard ratios and odds ratios for the association of baseline tenofovir use and first incident pregnancy. We used marginal structural Cox models to estimate hazard ratios for the association of current tenofovir use and time to first incident pregnancy. RESULTS: We studied 7275 women, of whom 1199 were initiated on tenofovir-based HAART regimens, and who experienced a total of 894 pregnancies in 17,200 person-years of follow-up. Analyses showed slight reductions in hazards of pregnancy among women who used tenofovir but without sufficient precision to draw strong conclusions. Sensitivity analyses confirmed main results. CONCLUSIONS: Tenofovir may be associated with a lower hazard or rate of pregnancy in women receiving HAART. However, conclusions are limited by low precision, the observational nature of the data, and possible uncontrolled confounding by temporal trends in contraception use and other factors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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