Prescription Opioid Use and Concurrent Psychotropic Drug Use During Pregnancy: A Population-Based Retrospective Cohort Study Utilizing Linked Administrative Data
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionIt is important to investigate the use of prescription opioids during pregnancy to gain insight into the potential impact of maternal opioid exposure during pregnancy on children. We report the prevalence of prescription opioid use and concurrent psychotropic drug use in a large, Canadian population-based cohort of pregnant women.
 Objectives and ApproachUsing population-level linked administrative data from a universal health care system, this study included all women with a live birth in Manitoba from 1996 to 2014. Dispensing of opioids was determined from prescription drug data. Patterns of prescription opioids dispensed to pregnant women were investigated by demographic characteristics, region of residence, and socioeconomic status. Concurrent psychotropic therapies were also measured. These data address limitations associated with re-call bias, cilitate longitudinal analaysis, and allow the investigation of rare outcomes, difficult to study using other data sources.
 ResultsIn a large population level sample of pregnancies (N=245,784), 2.43% of pregnancies were exposed to 2+ dispensations of opioids. An additional 4.95% of pregnancies recorded at a single opioid dispensation. Compared to women who were not dispensed any opioid prescriptions, the proportion of opioid exposed pregnancies who were also prescribed anti-depressants (SSRI/SNRI) was sevenfold higher (22.5% vs 3.05%). The same pattern was found for anxiolytics (37.2% vs 1.5%) and antipsychotics (3.5% vs 0.34%).
 Conclusion/ImplicationsThese data demonstrate high proportions of women were dispensed opioids during pregnancy. Further research should be done on the short term and long term effects of these medications on infants and children. Moreover, these results highlight the need for further investigation into the effects of exposure to multiple psychotropic drugs
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,008 |
| 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 ».