Risk of congenital anomalies in infants born to women with autoimmune disease using biologics before or during pregnancy: a population-based cohort study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the association between perinatal biologic use and congenital anomalies in women with autoimmune disease. METHODS: We linked population-based administrative health data including information on all medications with a perinatal registry in British Columbia, Canada. Women with one or more autoimmune diseases who had pregnancies between January 1st, 2002 and December 31st, 2012 were included. Exposure to biologics was defined as having at least one biologic prescription 3 months before conception or during the first trimester of pregnancy. Each exposed pregnancy was matched with five unexposed pregnancies using high dimensional propensity scores (HDPS). Logistic regression modelling was used to evaluate the association between biologics use and congenital anomalies. RESULTS: The HDPS-matched cohort included 117 pregnancies (107 women) exposed to biologics, and 585 pregnancies (562 women) that were not exposed to biologics during the period of interest; 6% of newborns had ≥1 congenital anomalies at birth, in the exposed and unexposed groups. There were no obvious patterns with regards to the congenital anomalies observed in the biologics exposed group. In primary analysis, the OR for the association between biologic exposure and congenital anomalies was 1.06 (95%CI 0.46-2.47). Secondary and sensitivity analyses did not change the results appreciably. CONCLUSIONS: These population-based data suggest that the use of biologics before and during pregnancy is not associated with an increased risk of congenital anomalies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».