Prenatal Opioid Analgesics and the Risk of Adverse Birth Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is unclear whether confounding accounts for the increased risk of preterm birth and small for gestational age (SGA) birth in opioid analgesic exposed pregnancies. METHODS: Using universal coverage health data for Ontario, we assembled a cohort of mother-infant pairs without opioid use disorder (627,172 pregnancies and 509,522 women). We estimated risk ratios (RRs) between opioid analgesics and preterm birth, SGA birth, and stillbirth; neonatal abstinence syndrome was a secondary outcome. We used high-dimensional propensity scores and sensitivity analyses for confounding adjustment. RESULTS: 4% of pairs were exposed, mainly to codeine (2%), morphine (1%), and oxycodone (1%). Compared with unexposed, the adjusted risk of preterm birth was higher with any (1.3, 95% confidence interval [CI] = 1.2, 1.3), first- (RR: 1.2, 95% CI = 1.2, 1.3), and second-trimester (RR: 1.3, 95% CI = 1.2, 1.4) opioid analgesic exposure. Preterm birth risk was higher for first- and second-trimester codeine, morphine, and oxycodone exposure, and for third-trimester morphine. There was a small increase in SGA with first-trimester exposure to any opioid analgesic or to codeine. Exposed pregnancies had an elevated stillbirth risk with any (RR: 1.6, 95% CI = 1.4, 1.8), first- and second-trimester exposure. Few infants had neonatal abstinence syndrome (N = 143); the risk was higher in exposed (RR: 3.6, 95% CI = 2.1, 6.0). In sensitivity analyses of unmeasured confounding, an elevated risk in exposed pregnancies persisted for preterm birth but not SGA. CONCLUSIONS: Opioid analgesic-exposed pregnancies had a small increased risk of preterm birth and possibly stillbirth after accounting for confounding by indication and sociodemographic factors.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».