Antidepressant use during pregnancy and gestational diabetes: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
A high number of women are exposed to antidepressants during pregnancy. Considering that an association between exposure to antidepressants and type 2 diabetes was found in the general population and pregnant women are inherently susceptible to insulin resistance, this study aimed to investigate data in the scientific literature on the association between antidepressant use during pregnancy and the risk of developing gestational diabetes mellitus (GDM). This systematic review was conducted according to the PRISMA guidelines. PubMed, Virtual Health Library (VHS), and Web of Science databases were searched to identify observational studies reporting the association between antidepressant use during pregnancy and GDM. Review articles, case reports, case series, clinical trials, and animal studies were excluded. In total, 67 studies were retrieved, of which 3 were included in the systematic review: one case-control and two cohort studies. According to the Newcastle-Ottawa Scale, the three studies were considered high-quality. Through this systematic review, selective serotonin reuptake inhibitors (SSRI) use during pregnancy is not significantly associated with a higher risk of developing GDM. There are still controversies about the association between serotonin and norepinephrine reuptake inhibitors (SNRI) and GDM. The use of tricyclic, tetracyclic, and atypical antidepressants by pregnant women appears to be associated with GDM. Therefore, the available information about the topic is scarce and the condition of further studies is needed.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».