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Enregistrement W3162829968 · doi:10.1371/journal.pone.0251746

Available medications used as potential therapeutics for COVID-19: What are the known safety profiles in pregnancy

2021· article· en· W3162829968 sur OpenAlexafffundabout
Anick Bérard, Odile Sheehy, Jin-Ping Zhao, Évelyne Vinet, Caroline Quach, Behrouz Kassaï, Sasha Bernatsky

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pregnancy2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicinePandemicCoronavirus InfectionsMEDLINEIntensive care medicineBioinformaticsVirologyBiologyInternal medicineOutbreakInfectious disease (medical specialty)DiseaseGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medications already available to treat other conditions are presently being studied in clinical trials as potential treatments for COVID-19. Given that pregnant women are excluded from these trials, we aimed to investigate their safety when used during pregnancy within a unique population source. METHODS: Using the population-based Quebec Pregnancy Cohort, we identified women who delivered a singleton liveborn (1998-2015). Taking potential confounders into account including indications for use, the risk of prematurity, low birth weight (LBW), small for gestational age (SGA), and major congenital malformation (MCM) associated with COVID-19 repurposed drug use during pregnancy were quantified using generalized estimation equations. RESULTS: Of the 231,075 eligible pregnancies, 107 were exposed to dexamethasone (0.05%), 31 to interferons (0.01%), 1,398 to heparins (0.60%), 24 to angiotensin-receptor blockers (ARB) (0.01%), 182 to chloroquine (0.08%), 103 to hydroxychloroquine (0.05%), 6,206 to azithromycin (2.70%), 230 to oseltamivir (0.10%), and 114 to HIV medications (0.05%). Adjusting for potential confounders, we observed an increased risk of prematurity related to dexamethasone (aOR 1.92, 95%CI 1.11-3.33; 15 exposed cases), anti-thrombotics (aOR 1.58, 95%CI 1.31-1.91; 177 exposed cases), and HIV medications (aOR 2.04, 95%CI 1.01-4.11; 20 exposed cases) use. An increased risk for LBW associated with anti-thrombotics (aOR 1.72, 95%CI 1.41-2.11; 152 exposed cases), and HIV medications (aOR 2.48, 95%CI 1.25-4.90; 21 exposed cases) use were also found. Gestational exposure to anti-thrombotics (aOR 1.20, 95%CI 1.00-1.44; 176 exposed cases), and HIV medications (aOR 2.61, 95%CI 1.51-4.51; 30 exposed cases) were associated with SGA. First-trimester dexamethasone (aOR 1.66, 95%CI 1.02-2.69; 20 exposed cases) and azithromycin (aOR 1.10, 95%CI 1.02-1.19; 747 exposed cases) exposures were associated with MCM. CONCLUSIONS: Many available medications considered as treatments for COVID-19 are associated with adverse pregnancy outcomes. Caution is warranted when considering these medications during the gestational period.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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