Acute poisoning in pregnancy: a province-wide perspective from a poison center
Notice bibliographique
Résumé
Background: Poisoning in pregnancy can cause maternal and neonatal morbidity and mortality, but few data detail such events. Herein, we describe poisoning exposures in pregnant women identified by a large Canadian Poison Centre.Methods: This retrospective study evaluated poisoning exposures in pregnant women aged 12–60 years, reported to the Ontario Poison Centre from 2010 to 2017. Exposures were identified from the Poison Centre database by calls received, in which the patient was also reported to be pregnant. We collected patient demographics (age, trimester, and location), as well as information about the poisoning exposure (number and type of substances, route of exposure, reason for exposure, decontamination, and treatment recommendations).Results: There were 1716 cases of poisoning exposures during pregnancy over the eight-year study period, representing 0.28% of all 619,539 calls over the period. Median maternal age was 29 years (IQR 25–33), and exposures were most frequent in the second trimester of pregnancy (41%). Unintentional exposures (n = 1397) accounted for 81% of all calls. Of the 18% of calls (n = 305) for intentional exposures, 71% (n = 219) were suspected attempted suicides. Intentional exposures were more frequent in the first (OR 2.64, 95% CI 1.85–3.76) and second trimesters (OR 1.61, 95% CI 1.13–2.28), relative to third trimester. The associated risk of intentional exposures was more likely in women aged ≤19 years (OR 21.41, 95% CI 12.75–35.94) and 20–29 years (OR 3.72, 95% CI 2.70–5.14), relative to women ≥30 years old.Conclusions: Intentional poisoning exposures in pregnancy most commonly involve young women in the first two trimesters. Population-based studies are needed to further examine risk factors for overdose, poisoning, and self-harm in pregnancy, as well as perinatal outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».