Opioid use during pregnancy: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Opioid use has increased dramatically in North America. The safety of opioids in pregnancy is uncertain, but they are associated with several fetal abnormalities and contribute to rising rates of neonatal abstinence syndrome. We examined opioid use before and during pregnancy in a complete population-based cohort. METHODS: We examined opioid use in a cohort of all pregnant women in Manitoba, Canada, from 2001 to 2013. Opioid use was defined by prescriptions for opioids, converted to oral morphine equivalents (MEQ), during the 3 months before pregnancy and for each trimester. Given that the exposure per person may vary (because not all women complete all time periods), we determined a weighted number of pregnancies in each period. RESULTS: During the study period, 174 848 completed pregnancies were eligible for analysis (173 680 live births and 1168 stillbirths and intrauterine deaths), which represented a weighted value of 175 174 pregnancies. Among these pregnancies, 6.7% of the women filled opioid prescriptions in the 3 months before pregnancy. Use declined to 4.2% during the first trimester and further declined to 3.0% and 2.9% in the second and third trimesters, respectively. Over the study period, there was a modest increase in opioid use overall (from 7.3% to 7.7%). MEQ did not decline during pregnancy, and the mean MEQ increased significantly over the study period (from 284 mg to 1218 mg). Prescriptions for codeine were filled by 96.9% of the users, accounting for 66.2% of MEQ. INTERPRETATION: Although many of the women using opioids before pregnancy discontinued or reduced use of these drugs during pregnancy, the volume of opioids consumed by those who continued opioid use did not decline during pregnancy. The increasing dosage and increased use of higher-potency opioids by pregnant women highlights the need for continued evaluation of and education about the benefits and risks of this practice.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».