Opioid Detection in Maternal and Neonatal Hair and Meconium: Characterization of an At-Risk Population and Implications to Fetal Toxicology
Notice bibliographique
Résumé
Identification of maternal opioid abuse in pregnancy is often difficult to ascertain in the absence of a reliable self-report. We aimed to characterize an at-risk neonatal population for opioid exposures as well as other drugs of abuse and alcohol. From June 2007 to January 2009, 563 neonatal hair and 1318 meconium specimens were assessed for opioids and were positive in 11.4% and 17.0%, respectively. Neonates testing positive for opioids in hair or meconium analysis were also more likely to test positive for other licit and illicit substances (odds ratiohair, 1.75; 95% confidence interval, 1.03-2.97; odds ratiomeconium, 1.61; 95% confidence interval, 1.16-2.22). Specifically, a positive neonatal hair test for opioids also predicted a positive result for oxycodone. In addition, a positive meconium test result for opioids was associated with positive results for cocaine, oxycodone, methadone, benzodiazepines, and fatty acid ethyl esters (alcohol). Finally, there was a significant correlation between maternal and neonatal hair test results for opioids (Spearman rank rho = 0.657, P = 0.03). Understanding the addiction profiles of these women may lead to better clinical and social management and may largely benefit an at-risk population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».