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Enregistrement W2958188060 · doi:10.1371/journal.pone.0219095

The French Pregnancy Cohort: Medication use during pregnancy in the French population

2019· article· en· W2958188060 sur OpenAlexaff
Anick Bérard, Fatima Abbas‐Chorfa, Behrouz Kassaï, Thierry Vial, Kim An Nguyen, Odile Sheehy, Anne‐Marie Schott

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and Medication Impact
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPregnancyMedicineMedical prescriptionPopulationCohortMedical recordObstetricsSpecialtyCohort studyFamily medicineGestationPediatricsEnvironmental healthNursingSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: We described the medication use during pregnancy in the French population using the French Pregnancy Cohort (FPC). METHODS: The FPC was built with the sampling of all pregnant women included in the French Echantillon généraliste des bénéficiaires (EGB), which is a 1/97th representative sample of the population covered by the French health insurance. The EGB includes anonymized information on the socio-demographic and medical characteristics of beneficiaries, and the health care services they have received such as diagnoses and procedure codes as well as data on filled reimbursed medication; EGB also includes data on hospital stays in all public and private French health facilities. Each filled prescription record contains information on drug brand and generic names, date of prescription and date of dispensing, quantity dispensed, mode of administration, duration of prescription, dosage, and prescribing physician specialty. FPC includes data on all pregnancies of women in the EGB (2010-2013). Date of entry in the FPC is the first day of pregnancy regardless of pregnancy outcome (spontaneous abortions or planned abortions (with or without medical reasons), deliveries), and data on women are collected retrospectively for a period of one year before pregnancy, and prospectively during pregnancy, and up to one year after delivery. The prevalence of prescribed medications before, during and after pregnancy was compared; comparison was also done between trimesters. Pregnancy outcomes are described and include spontaneous and planned abortions, livebirths, and stillbirths. RESULTS: FPC includes data on 36,065 pregnancies. Among them, 27,253 (75.6%) resulted in a delivery including 201 stillbirths (0.7%). The total number of spontaneous abortions was 6,718 (18.6%), and planned abortions 2,094 (5.8%). The prevalence of filled medication use was 91.1%, 89.9%, and 95.6% before, during and after pregnancy, respectively. Although there was a statistically significant decrease in the proportion of use once the pregnancy was diagnosed (first trimester exposure, 76.4% vs. exposure in the year prior to pregnancy, 91.1% (p < .01)), post-pregnancy medication use was above the pre-pregnancy level (95.6%). Maternal depression was the most prevalent comorbidity during pregnancy (20%), and post-partum depression was higher in those who delivered a stillborn infant (38.8%) as well as in those with a spontaneous (19.5%) or planned abortion (22.4%) compared to those with a liveborn (12.0%). CONCLUSION: FPC is an excellent tool for the study of the risk and benefit of drug use during the perinatal period. FPC has the advantage of including a representative sample of French pregnant women, and study medications only available in France in addition to others available worldwide.

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)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations90
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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