Antidepressant use during pregnancy and the risk of gestational diabetes mellitus: a nested case–control study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to determine the association between antidepressant (AD) classes, types and duration of use during pregnancy and the risk of gestational diabetes mellitus (GDM). DESIGN AND SETTING: A nested case-control study was conducted within the Quebec Pregnancy Cohort (QPC), a Canadian provincial database which includes data on all pregnancies and children in Quebec from January 1998 to December 2015. PRIMARY OUTCOME MEASURES: Gestational diabetes mellitus. PARTICIPANTS: Cases of GDM were identified after week 20 of pregnancy and randomly matched 1:10 to controls on gestational age at index date (ie, calendar date of GDM) and year of pregnancy. AD exposure was assessed by filled prescriptions between the beginning of pregnancy (first day of last menstrual period) and index date. Conditional logistic regression models were used to estimate crude and adjusted odds ratios (aOR). RESULTS: Among 20 905 cases and 209 050 matched controls, 9741 (4.2%) women were exposed to ADs. When adjusting for potential confounders, AD use was associated with an increased risk of GDM (aOR 1.19, 95% CI 1.08 to 1.30); venlafaxine (aOR 1.27, 95% CI 1.09 to 1.49) and amitriptyline (aOR 1.52, 95% CI 1.25 to 1.84) were also associated with an increased risk of GDM. Moreover, the risk of GDM was increased with longer duration of AD use, specifically for serotonin norepinephrine reuptake inhibitors, tricyclic ADs and combined use of two AD classes. No statistically significant association was observed for selective serotonin reuptake inhibitors. CONCLUSION: The findings suggest that ADs-and specifically venlafaxine and amitriptyline-were associated with an increased risk of GDM.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».