Patterns of Biologics Utilization and Discontinuation Before and During Pregnancy in Women With Autoimmune Diseases: A Population‐Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize patterns of biologics use and discontinuation before and during pregnancy in women with autoimmune diseases in British Columbia, Canada. METHODS: Women with ≥1 autoimmune diseases, as identified by International Classification of Diseases Ninth/Tenth Revision codes, who had pregnancies ending in deliveries between January 1, 2002, and December 31, 2012, and had ≥1 prescription for a biologic drug 1 year before pregnancy or during pregnancy, were included. Secular trends, patterns of biologics use, and risk of biologics discontinuation before and during pregnancy were examined. Associations between drug discontinuations and various factors were investigated using multilevel logistic regression models, fitted with binomial generalized estimating equations. RESULTS: Of 6,218 women (8,431 pregnancies) with autoimmune diseases, 131 women (144 pregnancies) were exposed to a biologic before or during pregnancy. The use of biologics in this cohort increased from 0% in 2002 to 5.7% by 2012 (P < 0.001). Within the first trimester of pregnancy, 31% of women (34/110) discontinued their biologic treatment, and 38% (30/79) discontinued use in the second trimester, while 98% of those receiving treatment in the second trimester (50/51) continued treatment in the third trimester. Women with rheumatoid arthritis had three times higher odds (odds ratio 3.40 [95% confidence interval 1.33-8.71]) of discontinuing biologics during pregnancy, compared to those with inflammatory bowel disease. CONCLUSION: Given the increased use of biologics and high odds of discontinuation during pregnancy in certain populations, more research is needed to improve our understanding of the risks and benefits of biologics for fetal and maternal health.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».