Maternal characteristics associated with pregnancy exposure to FDA category C, D, and X drugs in a Canadian population
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To estimate the frequency of exposure to prescription Food and Drug Administration (FDA) category C, D, and X drugs in pregnant women, and to analyze the maternal characteristics associated with such an exposure. METHODS: A 50% random sample of women who gave a birth in Saskatchewan between January 1, 1997 and December 31, 2000 was chosen for the study. The rate of exposure to FDA category C, D, or X drugs recorded in the pharmacist database was estimated. Associations of exposure to FDA category C, D, and X drugs with maternal characteristics were evaluated using multiple logistical regression, with adjusted odds ratios (ORs) and its 95% confidence intervals (CIs) as the association measures. RESULTS: A total of 18 575 women were included in this study. Among them, 3604 (19.4%) had exposure to one or more FDA category C, D, and X drugs during pregnancy. Category C drugs were the most frequently used drugs (15.8%), followed by D drugs (5.2%), and X drugs (3.9%). Women with chronic health conditions had fourfold at increased risk of exposure than women without. Regardless of health status, women who were <20 years of age, who had a parity > or =3, and who were on social assistance plan were at increased risk of pregnancy exposure to these drugs. CONCLUSIONS: About 19.4% pregnant women are exposed to FDA C, D or X drugs during pregnancy. Women with chronic diseases, younger age, increased parity, and under social assistance are at increased risk of exposure to FDA C, D, or X drugs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».