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Enregistrement W2474339454 · doi:10.1002/bdra.23491

Systematic procedure for the classification of proven and potential teratogens for use in research

2016· article· en· W2474339454 sur OpenAlexafffund
Sherif Eltonsy, Brigitte Martin, Ema Ferreira, Lucie Blais

Notice bibliographique

RevueBirth Defects Research Part A Clinical and Molecular Teratology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and Medication Impact
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTeratologyComputer scienceBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although there is strong evidence that some medications are teratogenic, the current lists of teratogens to be used in research are outdated. The objective of this study was to develop an updatable and systematic procedure to the classification of medications proven and potentially teratogenic in the first trimester of pregnancy, for use in research. METHODS: We developed a two-step procedure for teratogen classification. Step 1 includes classifying the medications from Drugs in Pregnancy and Lactation: a Reference Guide to Fetal and Neonatal Risk (9th ed.) into two provisional lists: (1) teratogenic medications, and (2) potentially teratogenic medications. We also searched other references to add other medications. In Step 2, the Teratology Information System (TERIS) database was searched, and the medication was classified as teratogenic or potentially teratogenic according to a newly developed scheme. Expert consensus was used if a medication was not recorded in TERIS. RESULTS: A total of 114 medications were identified in Drugs in Pregnancy and Lactation: a Reference Guide to Fetal and Neonatal Risk, with 57 medications in each provisional list. Seventy-eight medications were identified in other sources. A total of 135 medications were included in Step 2; the TERIS scheme classified 23 medications, and 112 medications required expert opinion. The two experts agreed on 78.6% of the medications (kappa = 0.63). We identified 91 teratogenic and 81 potentially teratogenic medications. CONCLUSION: Using reliable references, we established a systematic procedure to the classification of medications with evidence of or potential teratogenic risk. These exhaustive lists will be useful in teratology research and related fields.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,306
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,484
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3060,484
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0590,026
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,005

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 Opus0,276
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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