Maternal known drug allergy and long‐term dermatological morbidity of the offspring
Notice bibliographique
Résumé
Drug allergy is associated with adverse short-term perinatal outcomes such as caesarian delivery and preterm delivery. The aim of the present study was to determine whether being born to a mother with known drug allergy increases the risk for long-term dermatological morbidity of the offspring. A population-based cohort study, comparing long-term dermatological morbidity of offspring to mothers with and without known drug allergy, was conducted. Dermatological morbidity was assessed up to the age of 18 years according to a predefined set of ICD-9 codes associated with hospitalization of the offspring. A Kaplan-Meier survival curve was used to compare cumulative incidence of long-term dermatological morbidity, and a Cox proportional hazards model was constructed to control of confounders. During the study period, 243,682 deliveries met the inclusion criteria, of them 4% (n = 9756) were of mothers with known drug allergy. Offspring born to mothers with known drug allergy had higher rates of long-term dermatological morbidity Likewise, the cumulative incidence of long-term dermatological morbidity was higher as compared with those without known drug allergy (Kaplan-Meier log-rank P = .021). Using a Cox proportional hazards model, controlling for confounders, being born to a mother with known drug allergy was found to be an independent risk factor for long-term dermatological morbidity of the offspring (adjusted HR 1.2, 95% CI 1.03-1.33, P = .016). Being born to a mother with known drug allergy is independently associated with higher risk for long-term dermatological morbidity of the offspring.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».