POSSIBLE CONFOUNDERS IN THE REPORTED ASSOCIATION BETWEEN AUTISM SPECTRUM DISORDER (ASD) AND EXPOSURE TO SELECTIVE SEROTONIN REUPTAKE INHIBITORS (SSRIS) DURING PREGNANCY
Notice bibliographique
Résumé
Background Autism has been in the forefront of public concern because of reported increase in prevalence and growing interest in the role of environmental risk factors in autism. A recent meta-analysis by Man et al. (2015) reported an increased risk of ASD in children of mothers exposed to SSRIs during pregnancy (adjusted OR 1.81, 95% CI 1.47–2.24). However, association may not imply a causal relation between SSRI exposure and ASD. We hypothesize that underlying disease might have confounded the published result. Materials and methods A literature review was performed in order to identify possible confounders in the reported association. The list of search terms included but was not limited to following terms: ‘Pregnancy', ‘maternal', ‘depression', ‘child behaviour', ‘health care seeking behaviour'. Results Retrieved articles were classified in following four domains of possible confounders: 1/ direct link between depression and ASD, 2/effect of depression on interaction with the child, 3/effect of depression on other risk factors of ASD and 4/ascertainment bias. In the last domain, we examined the effect of depression on the way mothers perceive and report on the behaviour of their child and the effect of maternal depression on healthcare seeking behaviour. Analysis suggests that there are important merits to all those four domains. Conclusion Because of obvious ethical reasons, research on exposure during pregnancy is mostly restricted to systematic review and meta-analysis of observational studies. Although this has resulted in a treasury of information, possible confounders must be taken into account when interpreting the results.
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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 | 0,018 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».