Risk of preterm birth following late pregnancy exposure to NSAIDs or COX-2 inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Pregnant women may take nonsteroidal antiinflammatory drugs (NSAIDs), selective cyclooxygenase (COX)-2 inhibitors, or biological agents to relieve symptoms or manage disease flares in late pregnancy. We aimed to quantify the risk of prematurity associated with late pregnancy exposure to nonselective NSAIDs, selective COX-2 inhibitors, and biological agents. Using data from Quebec Pregnancy Cohort, we performed a population-based cohort study. We included all women who were covered by the Quebec Drug Plan and had a singleton live birth between January 1, 1998 and December 31, 2009. Late pregnancy exposure was defined as having filled at least 1 prescription for nonselective NSAIDs, selective COX-2 inhibitors, or biological agents in the 3 months before delivery. Prematurity was defined as <37 weeks of gestation. Crude and adjusted odds ratios (OR) were obtained using generalized estimation equation models. Covariates included maternal autoimmune diseases, demographics, concomitant drug use, history of pregnancy complications, and other comorbidities. A total of 156,531 pregnancies met inclusion criteria and were considered for analyses. In the 3 months before delivery, 391 pregnancies were exposed to nonselective NSAIDs, 55 to COX-2 inhibitors, and 12 to biological agents. After adjustment for maternal autoimmune diseases, concomitant medication use, and other risk factors, COX-2 inhibitor use in late pregnancy was associated with a 2.46-fold increased risk of prematurity (adjusted OR, 2.46; 95% confidence interval, 1.28-4.72) compared to nonuse; only late pregnancy exposure to celecoxib was found to increase the risk (adjusted OR, 3.41; 95% confidence interval, 1.29-9.02). In conclusion, celecoxib use during late pregnancy may increase the risk of prematurity.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».