Prescriptions filled during pregnancy for drugs with the potential of fetal harm
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the extent of prescriptions filled by pregnant women for drugs with recognised potential of fetal harm, and to document the outcomes of these pregnancies. DESIGN: Cross-sectional study. POPULATION: Quebec Pregnancy Registry. METHODS: We identified women who were pregnant during a five-year period and who were insured for prescription medications under the provincial drug plan. We obtained information on prescriptions filled during pregnancy for drugs with known potential of fetal harm. MAIN OUTCOME MEASURES: Prescriptions filled for study drugs during the first, second and third trimesters of pregnancy; termination of pregnancy (TOP) or delivery, and whether the baby was diagnosed with a major congenital malformation (MCM). RESULTS: Of 109 344 women, 56% filled at least one prescription for a medication during pregnancy; 6.3% filled at least one prescription for a drug known to pose a risk to the fetus. Overall, 47% (95% CI, 45.8-48.2) of pregnancies exposed to drugs under study ended in TOP versus 36.2% (95% CI, 35.9-36.5) of those not exposed; 8.2% (95% CI, 8.0-10.0) of live births were diagnosed with an MCM during the first year of life versus 7.1% (95% CI, 6.9-7.3) of those not exposed. CONCLUSIONS: This study documents an important level of prescriptions filled during pregnancy for drugs harmful to the developing fetus. The proportions of both TOPs and babies born with MCMs were elevated compared with the expected values. Clinicians caring for women during pregnancy should conduct a medication inventory prior to a planned pregnancy, or as soon as an unplanned pregnancy is recognised.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».