Use of disease‐modifying antirheumatic drugs during pregnancy and risk of preeclampsia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe patterns of disease-modifying antirheumatic drug (DMARD) use during pregnancy in a population-based cohort, and to evaluate the association between autoimmune disease, DMARDs, corticosteroids, and nonsteroidal antiinflammatory drugs (NSAIDs) and preeclampsia. METHODS: Using health care utilization databases from British Columbia (1997-2006), we compared the risk for preeclampsia among 44,786 women with and without autoimmune disease with study drug dispensings before pregnancy (past users) and before and during the first 20 gestational weeks (continuous users). Relative risks (RRs) and 95% confidence intervals (95% CIs) were estimated. RESULTS: Only 414 women (0.1%) had a DMARD dispensing during pregnancy. The incidence of preeclampsia was 2.3% for past DMARD users, 2.7% for past corticosteroid users, and 2.9% for past NSAID users. Compared to past users, the continuous DMARD user RR was 2.29 (95% CI 0.81-6.44), and was 0.89 (95% CI 0.51-1.56) for corticosteroid and 0.84 (95% CI 0.63-1.10) for NSAID users. Compared to women without autoimmune disease, the delivery year-adjusted RR was 2.02 (95% CI 1.11-3.64) for women with systemic lupus erythematosus (SLE). The DMARD results were attenuated when antimalarials were excluded, and the delivery year-adjusted RR was 0.95 (95% CI 0.25-3.55) when the DMARD analysis was restricted to women with autoimmune disease. CONCLUSION: Few women were exposed to DMARDs during pregnancy. We observed a 2-fold increased risk of preeclampsia among women with SLE and a nonsignificant increase in risk in DMARD users. The DMARD and preeclampsia association was attenuated when antimalarials were excluded and null when restricted to women with autoimmune disease, which suggests the association is likely due to greater autoimmune disease severity in DMARD users.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».