Outcomes in Subsequent Pregnancies of Individuals With Opioid Use Disorder Treated in Multidisciplinary Clinic in Prior Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Untreated opioid misuse in pregnancy is associated with adverse outcomes. Limited information is available on maternal and perinatal outcomes in subsequent pregnancies for individuals initiated on medication for opioid use disorder (MOUD) in a prior pregnancy. OBJECTIVE: Evaluate maternal and neonatal outcomes in subsequent pregnancies for individuals initiated on MOUD in prior pregnancy. METHODS: Historical cohort study including individuals with opioid use disorder with ≥2 pregnancies between 2013 and 2020, received care in our colocated multidisciplinary clinic for >1 pregnancy, and delivered at our institution. Primary outcome was rate of preconception MOUD. Secondary outcomes included rate of neonatal opioid withdrawal syndrome requiring pharmacologic treatment and length of hospital stay. RESULTS: Forty-two individuals with opioid use disorder in their index pregnancies (n = 42) and 46 subsequent pregnancies were identified. Individuals were more likely to receive long-acting reversible contraception in subsequent pregnancies (35% vs 14%, P = 0.04). No differences in tobacco use, gestational age at initiation of prenatal care or delivery was noted. Individuals in their subsequent pregnancies were 6 times more likely to be on MOUD preconception (78% vs 36%; OR, 6.48; [95% CI, 2.52-16.64]) and 67% less likely to have positive illicit urine drug screen upon initiation of care (36% vs 64%; OR, 0.33; 95% [CI, 0.14-0.78]). Neonates had similar rates of neonatal abstinence withdrawal syndrome requiring pharmacological treatment, positive illicit toxicology results, and neonatal length of stay. CONCLUSIONS: Participation in multidisciplinary obstetric and opioid use disorder program increases rate of MOUD in subsequent pregnancy with decrease in illicit drug use.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».