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Enregistrement W2950265204 · doi:10.1001/jama.2019.8734

Association Between Self-reported Prenatal Cannabis Use and Maternal, Perinatal, and Neonatal Outcomes

2019· article· en· W2950265204 sur OpenAlexafffundabout
Daniel J. Corsi, Laura Walsh, Deborah Weiss, Helen Hsu, Darine El‐Chaâr, Steven Hawken, Deshayne B. Fell, Mark Walker

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaOntario Stroke NetworkOttawa HospitalChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePlacental abruptionPregnancyObstetricsGestationPopulationGestational agePrenatal carePoisson regressionPediatricsCohort studyApgar scoreInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Recent evidence suggests that cannabis use during pregnancy is increasing, although population-based data about perinatal outcomes following in utero exposure remain limited. Objective: To assess whether there are associations between self-reported prenatal cannabis use and adverse maternal and perinatal outcomes. Design, Setting, and Participants: Population-based retrospective cohort study covering live births and stillbirths among women aged 15 years and older in Ontario, Canada, between April 2012 and December 2017. Exposures: Self-reported cannabis exposure in pregnancy was ascertained through routine perinatal care. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was preterm birth before 37 weeks' gestation. Indicators were defined for birth occurring at 34 to 36 6/7 weeks' gestation (late preterm), 32 to 33 6/7 weeks' gestation, 28 to 31 6/7 weeks' gestation, and less than 28 weeks' gestation (very preterm birth). Ten secondary outcomes were examined including small for gestational age, placental abruption, transfer to neonatal intensive care, and 5-minute Apgar score. Coarsened exact matching techniques and Poisson regression models were used to estimate the risk difference (RD) and relative risk (RR) of outcomes associated with cannabis exposure and control for confounding. Results: In a cohort of 661 617 women, the mean gestational age was 39.3 weeks and 51% of infants were male. Mothers had a mean age of 30.4 years and 9427 (1.4%) reported cannabis use during pregnancy. Imbalance in measured maternal obstetrical and sociodemographic characteristics between reported cannabis users and nonusers was attenuated using matching, yielding a sample of 5639 reported users and 92 873 nonusers. The crude rate of preterm birth less than 37 weeks' gestation was 6.1% among women who did not report cannabis use and 12.0% among those reporting use in the unmatched cohort (RD, 5.88% [95% CI, 5.22%-6.54%]). In the matched cohort, reported cannabis exposure was significantly associated with an RD of 2.98% (95% CI, 2.63%-3.34%) and an RR of 1.41 (95% CI, 1.36-1.47) for preterm birth. Compared with no reported use, cannabis exposure was significantly associated with greater frequency of small for gestational age (third percentile, 6.1% vs 4.0%; RR, 1.53 [95% CI, 1.45-1.61]), placental abruption (1.6% vs 0.9%; RR, 1.72 [95% CI, 1.54-1.92]), transfer to neonatal intensive care (19.3% vs 13.8%; RR, 1.40 [95% CI, 1.36-1.44]), and 5-minute Apgar score less than 4 (1.1% vs 0.9%; RR, 1.28 [95% CI, 1.13-1.45]). Conclusions and Relevance: Among pregnant women in Ontario, Canada, reported cannabis use was significantly associated with an increased risk of preterm birth. Findings may be limited by residual confounding.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations235
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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