Prescribed opioid analgesics in early pregnancy and the risk of congenital anomalies: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent data suggest an increased risk of congenital anomalies with prenatal exposure to opioid analgesics. We sought to further quantify the risk of anomalies after opioid analgesic exposure during the first trimester in a population-based cohort study. METHODS: Using administrative health data from Ontario, we followed 599 579 gestational parent-infant pairs from singleton pregnancies without opioid use disorder. We identified opioid analgesics dispensed in the first trimester and congenital anomalies diagnosed during the first year of life. We estimated propensity score-adjusted risk ratios (RRs) between first trimester exposure (any opioid analgesic and specific agents) and congenital anomalies (any anomaly, organ system anomalies, major or minor anomalies and specific anomalies). RESULTS: The prevalence of congenital anomalies was 2.8% in exposed infants and 2.0% in unexposed infants. Relative to unexposed infants, we observed elevated risks among those who were exposed for some anomaly groups, including gastrointestinal anomalies (any opioid analgesic: adjusted RR 1.46, 95% confidence interval [CI] 1.15-1.85; codeine: adjusted RR 1.53, 95% CI 1.12-2.09; tramadol: adjusted RR 2.69, 95% CI 1.34-5.38) and several specific anomalies, including ankyloglossia (any opioid: adjusted RR 1.88, 95% CI 1.30-2.72; codeine: adjusted RR 2.14, 95% CI 1.35-3.40). These findings persisted in sensitivity analyses. INTERPRETATION: Although the absolute risk of congenital anomalies was low, our findings add to accumulating data that suggest a small increased risk of some organ system anomalies and specific anomalies with first trimester exposure to opioid analgesics. These findings further quantify the potential risks associated with prenatal exposure to opioid analgesics to inform treatment choices for pain in pregnancy.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».