Prenatal antibiotics exposure and the risk of autism spectrum disorders: A population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prenatal antibiotic exposure induces changes in infants' gut microbiota composition and is suggested as a possible contributor in the development of autism spectrum disorders (ASD). In this study, we examined the association between prenatal antibiotic exposure and the risk of ASD. METHODS: This was a population-based cohort study utilizing the Manitoba Population Research Data Repository. The cohort included 214 834 children born in Manitoba, Canada between April 1, 1998 and March 31, 2016. Exposure was defined as having filled one or more antibiotic prescription during pregnancy. The outcome was autism spectrum disorder diagnosis. Multivariable Cox proportional hazards regression was used to estimate the risk of developing ASD in the overall cohort and in a sibling cohort. RESULTS: Of all subjects, 80 750 (37.6%) were exposed to antibiotics prenatally. During follow-up, 2965 children received an ASD diagnosis. Compared to children who were not exposed to antibiotics prenatally, those who were exposed had a higher risk of ASD: (adjusted HR 1.10 [95% CI 1.01, 1.19]). The association was observed in those exposed to antibiotics in the second or third trimester (HR 1.11 [95% CI 1.01, 1.23] and 1.17 [95% CI 1.06, 1.30], respectively). In the siblings' cohort, ASD risk estimate remained unchanged (adjusted HR 1.08 [95% CI 0.90, 1.30], although it was not statistically significant. CONCLUSIONS: Prenatal antibiotic exposure is associated with a small increase in the risk of ASD. Given the potential of residual confounding beyond what it was controlled through our study design and because of possible confounding by indication, such a small risk increase in the population is not expected to be clinically significant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».