Benzodiazepine Use Before Conception and Risk of Ectopic Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionEctopic pregnancy occurs in 1% to 2% of the all recognized pregnancies, yet half of women who have an ectopic pregnancy do not have any known risk factors. A potential but unstudied risk factor for ectopic pregnancy is benzodiazepine use, which could affect muscle contraction in the fallopian tube.
 Objectives and ApproachWe compared the risk of ectopic pregnancy among women with and women without benzodiazepine prescriptions before conception. using data from United States commercial insurance claims (IBM® MarketScan® Databases). We performed a cohort study of 1,691,366 pregnancies between November 1, 2008 and September 30, 2015, and used unadjusted and inverse probability of treatment (IPT) weighted log-binomial models to calculate relative risks (RR) of ectopic pregnancy for pregnant women who did and did not fill any prescriptions for benzodiazepines in the 90 days before conception. Sub-group analysis was conducted on women who had anxiety and women who had insomnia diagnoses in the year before conception.
 ResultsOf the 1,691,366 pregnant women, 1.06% filled at least two benzodiazepine prescriptions in the 90 days before conception. Among women with a benzodiazepine prescription, there was an excess of 80 ectopic pregnancies per 10,000 pregnancies, and their IPT-weighted risk of ectopic pregnancies was 1.47 (95% CI 1.32 to 1.63) times greater relative to women without benzodiazepine prescriptions before conception. The IPT-weighted RR between ectopic pregnancy and benzodiazepine use was 1.34 (95% CI 1.18 to 1.53) among women with anxiety disorder diagnoses and 1.28 (95% CI 0.99 to 1.68) among women with an insomnia diagnosis.
 Conclusion / ImplicationsThis study found that women who have a benzodiazepine prescription before conception are at an increased risk of ectopic pregnancy. This information can help women and their health care providers make more fully informed decisions about benzodiazepine use in their reproductive years.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».