Detection and quantitation of non-steroidal anti-inflammatory drug use close to the time of birth using umbilical cord tissue
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nonsteroidal anti-inflammatory drugs are contraindicated in the third trimester of pregnancy due to negative effects including alteration of uteroplacental blood flow, premature ductus arteriosus closure, and adverse effects on the fetal kidney. However, many women are unaware of these risks, and commonly report their use in pregnancy. We aimed to determine if umbilical cord was a reliable matrix for detecting NSAID use, determine incidence of use close to labour, and uncover associations with obstetric/neonatal outcomes. METHODS: We developed a UHPLC-MS/MS method to simultaneously detect diclofenac, ibuprofen, indomethacin, naproxen, and salicylic acid in plasma and umbilical cord lysate. Using this method, we screened 380 lysates to determine the prevalence of NSAID use. Results were compared to the clinical outcomes in pregnancy using ICD9/10 chart codes (n = 21). RESULTS: The UHPLC-MS/MS method has excellent linearity, accuracy, and precision in solvent and plasma, but lower sensitivity in umbilical cord lysate. We report a 3 % rate of NSAID ingestion within days of labour - the pharmacokinetically-determined window for active ingestion. There were no significant differences observed for maternal, obstetric, or neonatal outcomes between the NSAID positive group (n = 11) and NSAID negative group (n = 369). CONCLUSIONS: fertilisation and prevent pre-eclampsia indicates future work should focus on determining safe dosages of NSAIDs and the correct therapeutic window 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».