Narcotic-exposed neonates in a First Nations population in northwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Objective To document the incidence of neonatal abstinence syndrome (NAS) and the rate of narcotic use during pregnancy in northwestern Ontario, where narcotic abuse is a growing social and medical problem. Design Retrospective chart review. Setting The Sioux Lookout Meno Ya Win Health Centre catchment area in northwestern Ontario. Participants Mothers and neonates for the 482 live births that took place in the 18-month study period (January 2009 to June 2010). Main outcome measures Maternal drug use and neonatal outcomes were documented. Results The incidence of narcotic (oxycodone) abuse during pregnancy increased from a low of 8.4% at the beginning of the study period to a high of 17.2% by mid-2010. Narcotic-using mothers were more likely to also use nicotine and alcohol, to have premature deliveries, and to be episodic users. Narcotic-exposed neonates experienced NAS 29.5% of the time; daily maternal use was associated with a higher rate of NAS (66.0%). While all infants roomed in with their mothers, exposed infants were more likely to require transfer to a tertiary care nursery. Infants with severe NAS were treated with oral morphine and had significantly longer hospital stays compared with the entire cohort (4.5 vs 1.5 days, P = .004). Narcotic abuse during pregnancy in our region is not currently associated with increased rates of HIV or hepatitis C infection, as intravenous route of administration is less common at present than intranasal and oral ingestion. Conclusion Narcotic abuse during pregnancy is a considerable problem in First Nations communities in northwestern Ontario. Community-based initiatives need to be developed to address this issue, and medical and nursing staff need to develop surveillance, assessment, and therapeutic responses. Passive neonatal addiction and withdrawal result from maternal narcotic use during pregnancy. Rates of opioid use among pregnant Canadian women are unknown.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».