MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210874851 · doi:10.1111/add.15830

Commentary on Krans <i>et al</i>.: Outcomes associated with the use of medications for opioid use disorder during pregnancy

2022· letter· en· W4210874851 sur OpenAlexaff
Rose A. Schmidt

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2022
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPregnancyMedicineOpioid use disorderPrenatal careNeonatal intensive care unitObstetricsPediatricsOpioidIntensive care medicineEnvironmental healthPopulationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medications for opioid use disorder (MOUD) during pregnancy substantially reduce the use of unregulated opioids and are associated with improved fetal and maternal outcomes [1]. Krans et al. [2] assessed the impact of MOUD on five perinatal outcomes and classified MOUD as the total number of exposed weeks to account for non-continuous use. While this method avoided misclassifying MOUD duration for longer than actually present, understanding longitudinal behaviours such as initiation timing and adherence is essential to fully understand the impact of MOUD. The timing of the exposure, not just the duration, may be both developmentally important (i.e. potential risks for perinatal complications differ across critical and sensitive periods of fetal development in utero) and clinically relevant (i.e. timing of MOUD is associated with other maternal behaviours such as adequate prenatal care and illicit opioid use, which also have implications for perinatal outcomes). MOUD are associated with increased health-care utilization and, conversely, later initiation of MOUD in pregnancy is associated with fewer prenatal visits [3]. Inadequate prenatal care is associated with increased risk for preterm birth, low birthweight and neonatal intensive care unit admission [4]. Although not available in their data, by not accounting for the number and timing of prenatal visits the authors may have conflated the impact of prenatal care and the effects of MOUD. While it may be assumed that women with the least MOUD exposure started treatment in the third trimester, this is not necessarily true. Although not recommended in clinical guidelines, there is increasing interest in detoxification to reduce the risk of neonatal abstinence syndrome [5]. More than half of their study population (51%) with 1–10 weeks’ MOUD exposure started treatment before conception or during the first trimester. Such people may have stabilized prior to pregnancy and intentionally tapered or engaged in medically supervised withdrawal in the first few weeks after conception. These patients would have probably maintained contact with prenatal care, which would have a positive impact on prenatal outcomes, despite the short exposure to MOUD. As a result, their findings may have underestimated the effect of late initiation of MOUD on perinatal outcomes. The use of variable-centred analyses, such as multivariable regression, which predict outcomes based on relationships between variables, has dominated much of the literature assessing prenatal exposure to MOUD [6]. These methods do not account for unobserved heterogeneity in study populations [6]. In contrast, person-centred analysis techniques such as cluster analysis and latent class modelling can be used to identify important subgroups within a larger population [7]. In recent years the field of prenatal alcohol and tobacco use have greatly benefited from such techniques to identify trajectories of exposure [8-11], and recently they have been applied to MOUD [12]. Person-centred methods may overcome some of the existing limitations in administrative data, as acknowledged as an issue by Krans et al. [2]. By defining trajectories of MOUD, we may be better able to assess the specific impact of MOUD on perinatal outcomes accounting for the nuances of this complex exposure. None. I wish to acknowledge Dr Hilary Brown for her support and mentorship. Rose A. Schmidt: Conceptualization; writing-original draft preparation; writing-reviewing and editing.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,790

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAddictionMême sujetPrenatal Substance Exposure EffectsTravaux en français237 207