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Enregistrement W2141081839 · doi:10.1136/bmj.h2298

Antipsychotic drug use in pregnancy: high dimensional, propensity matched, population based cohort study

2015· article· en· W2141081839 sur OpenAlexafffundabout
Simone N. Vigod, Tara Gomes, Andrew S. Wilton, Valerie H. Taylor, Joel G. Ray

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicinePregnancyAntipsychoticPoisson regressionObstetricsGestational diabetesPopulationPropensity score matchingRate ratioCohort studyMedical prescriptionCohortConfidence intervalPediatricsInternal medicineSchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatryGestationPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate maternal medical and perinatal outcomes associated with antipsychotic drug use in pregnancy. DESIGN: High dimensional propensity score (HDPS) matched cohort study. SETTING: Multiple linked population health administrative databases in the entire province of Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Among women who delivered a singleton infant between 2003 and 2012, and who were eligible for provincially funded drug coverage, those with ≥ 2 consecutive prescriptions for an antipsychotic medication during pregnancy, at least one of which was filled in the first or second trimester, were selected. Of these antipsychotic drug users, 1021 were matched 1:1 with 1021 non-users by means of a HDPS algorithm. MAIN OUTCOME MEASURES: The main maternal medical outcomes were gestational diabetes, hypertensive disorders of pregnancy, and venous thromboembolism. The main perinatal outcomes were preterm birth (<37 weeks), and a birth weight <3rd or >97th centile. Conditional Poisson regression analysis was used to generate rate ratios and 95% confidence intervals, adjusting for additionally prescribed non-antipsychotic psychotropic medications. RESULTS: Compared with non-users, women prescribed an antipsychotic medication in pregnancy did not seem to be at higher risk of gestational diabetes (rate ratio 1.10 (95% CI 0.77 to 1.57)), hypertensive disorders of pregnancy (1.12 (0.70 to 1.78)), or venous thromboembolism (0.95 (0.40 to 2.27)). The preterm birth rate, though high among antipsychotic users (14.5%) and matched non-users (14.3%), was not relatively different (rate ratio 0.99 (0.78 to 1.26)). Neither birth weight <3rd centile or >97th centile was associated with antipsychotic drug use in pregnancy (rate ratios 1.21 (0.81 to 1.82) and 1.26 (0.69 to 2.29) respectively). CONCLUSIONS: Antipsychotic drug use in pregnancy had minimal evident impact on important maternal medical and short term perinatal outcomes. However, the rate of adverse outcomes is high enough to warrant careful assessment of maternal and fetal wellbeing among women prescribed an antipsychotic drug in pregnancy.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations159
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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