Use of Antidiabetic drugs during pregnancy among U.S. women with Livebirth deliveries in the Mini-Sentinel system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the prevalence of diabetes mellitus increases in the population, the exposure to antidiabetic drugs (ADDs) during pregnancies is expected to grow, as has been seen over the last decade. The objective of this study was to estimate the prevalence of ADD use during pregnancy among women in the Mini-Sentinel Distributed Database (MSDD) who delivered a liveborn infant. METHODS: We identified qualifying livebirth pregnancies among women aged 10 to 54 years in the MSDD from 2001 to 2013. ADD use was estimated using outpatient pharmacy dispensing claims and days-supplied among three cohorts: all livebirth pregnancies, pregnancies among women with pre-existing diabetes, and pregnancies among women without prior ADD use. RESULTS: Among the 1.9 million pregnancies in the MSDD that resulted in a livebirth from 2001 to 2013, 4.4% were exposed to an ADD. Of the 15,606 pregnancies (0.8%) with pre-existing diabetes, 92.8% were also exposed during the pregnancy period. The most commonly used product in these pregnancies was insulin (75.6% of pregnancies). In contrast, in pregnancies of women without prior ADD use, the most commonly used products were glyburide and insulin, and most of these users were diagnosed with gestational diabetes. CONCLUSIONS: Patterns of ADD use during pregnancy described here, along with changes in disease incidence and management, highlight the importance of continuing surveillance of ADD utilization patterns and examining the safety and effectiveness of these products in pregnancy.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».