The Association Between Antenatal Exposure to Selective Serotonin Reuptake Inhibitors and Autism
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This systematic review and meta-analysis examines the relationship between antenatal selective serotonin reuptake inhibitor (SSRI) exposure and child autism, with specific attention to maternal mental illness (MMI) as a potential confounding factor. DATA SOURCES: We searched MEDLINE, Embase, PsycINFO, and CINAHL from database inception to January 28, 2016. STUDY SELECTION: Keywords included terms for SSRIs, pregnancy, and autism. We included published, peer-reviewed articles written in English. DATA EXTRACTION: Two reviewers used standardized instruments for data extraction and quality assessment. We generated pooled estimates for studies of the same design for SSRI exposure at any time during pregnancy and exposure during the first trimester. Subanalyses were conducted among studies with analyses (1) adjusted for MMI and (2) restricted to MMI. RESULTS: We included in the meta-analysis 4 case-control studies and 2 cohort studies. In the case-control studies, the adjusted pooled odds ratio (aPOR) values were 1.4 (95% CI, 1.0-2.0) (any) and 1.7 (95% CI, 1.1-2.6) (first trimester). In MMI-adjusted analyses, only first trimester exposure remained statistically significant (aPOR = 1.8; 95% CI, 1.1-3.1). In MMI-restricted analyses, neither exposure period was statistically significant. In the cohort studies, MMI-adjusted relative risk values were 1.5 (95% CI, 0.9-2.7) (any) and 1.4 (95% CI, 1.0-1.9) (first trimester). In MMI-restricted analyses, SSRI exposure at any time during pregnancy was nonsignificant. CONCLUSIONS: It remains unclear whether the association between first trimester SSRI exposure and child autism that was present in the case-control studies even after adjustment for MMI is a true association or a product of residual confounding. Future studies require robust measurement of MMI prior to and during pregnancy.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».