Buprenorphine-naloxone use in pregnancy for treatment of opioid dependence: Retrospective cohort study of 30 patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To examine the maternal course and neonatal outcomes for women using buprenorphine-naloxone for opioid dependence in pregnancy. Design Retrospective cohort study comparing outcomes for the group of pregnant patients exposed to buprenorphine-naloxone with outcomes for those exposed to other narcotics and those not exposed to narcotics. Setting Northwestern Ontario obstetric program. Participants A total of 640 births in an 18-month period from July 1, 2013, to January 1, 2015. Main outcome measures Maternal outcomes included route and time of delivery, medical and surgical complications, out-of hospital deliveries, change in illicit drug use, and length of stay. Neonatal outcomes included stillbirths, incidence and severity of neonatal abstinence syndrome, birth weight, gestational age, Apgar scores, and incidence of congenital abnormalities. Results Thirty pregnant women used buprenorphine-naloxone for a mean (SD) of 18.8 (11.2) weeks; an additional 134 patients were exposed to other opioids; 476 pregnant women were not exposed to opioids. Maternal and neonatal outcomes were similar among the 3 groups, other than the expected clinically insignificant lower birth weights among those exposed to opioids other than buprenorphine-naloxone. Conclusion Buprenorphine-naloxone appears to be safe for use in pregnancy for opioid-dependence substitution therapy. Transferring a pregnant patient to another opioid agonist that has greater abuse potential might not be necessary.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».