MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4296807073 · doi:10.1371/journal.pone.0274355

The Canadian Mother-Child Cohort Active Surveillance Initiative (CAMCCO): Comparisons between Quebec, Manitoba, Saskatchewan, and Alberta

2022· article· en· W4296807073 sur OpenAlexafffundabout
Anick Bérard, Padma Kaul, Sherif Eltonsy, Brandace Winquist, Dan Château, Steven Hawken, Ann E. Sprague, Mark Walker, Sasha Bernatsky, Michał Abrahamowicz, Cristiano Soares de Moura, Évelyne Vinet, Bruce Carleton, Gillian E. Hanley, Tim F. Oberlander, Odile Sheehy, Yessica Gomez, Jessica Gorgui, Anamaria Savu

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and Medication Impact
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityUniversity of OttawaInstitute for Clinical Evaluative SciencesMcGill University Health CentreOntario Stroke NetworkUniversité de MontréalUniversity of SaskatchewanCanadian VIGOUR CentreUniversity of AlbertaOttawa HospitalUniversity of ManitobaCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMedicineCohortPregnancyPopulationFamily medicinePediatricsDemographyCohort studyGestational ageEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Given that pregnant women taking medications are excluded from clinical trials, real-world evidence is essential. We aimed to build a Canadian Mother-Child Cohort Active Surveillance Initiative (CAMCCO) and compare frequency of prematurity, low-birth-weight (LBW), major malformations, multiplicity, and gestational medication use across four provinces. METHODS: CAMCCO is a collaborative research infrastructure that uses real-world data from large provincial health care databases in Canada; developed with standardized methods to similarly construct population-based pregnancy/child cohorts with longitudinal follow-up by linking administrative/hospital/birth databases. CAMCCO also includes a common repository to i) share algorithms and case definitions based on diagnostic and procedural codes for research/training purpose, and ii) download aggregate data relevant to primary care providers, researchers, and decision makers. For this study, data from Quebec (1998-2015), Manitoba (1995-2019), Saskatchewan (1996-2020), and Alberta (2005-2018) are compared (Chi-square tests, p-values), and trends are calculated using Cochran-Armitage trend tests. RESULTS: Almost two-thirds (61%) of women took medications during pregnancy, mostly antibiotics (26%), asthma drugs (8%), and antidepressants (4%). Differences in the prevalence of prematurity (5.9-6.8%), LBW (4.0-5.2%), and multiplicity (1.0-2.5%) were statistically significant between provinces (p<0.001). Frequency of major malformations increased over time in Quebec (7-11%; p<0.001), Saskatchewan (5-11%; p<0.001), and Alberta (from 7-8%; p<0.001), and decreased in Manitoba (5-3%; p<0.001). Cardiovascular and musculoskeletal malformations were the most prevalent. INTERPRETATION: Medications are often used among Canadian pregnancies but adverse pregnancy outcomes vary across provinces. Digitized health data may help researchers and care providers understand the risk-benefit ratios related to gestational medication use, as well as province-specific trends.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,753

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetPregnancy and Medication ImpactTravaux en français237 207