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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».