Safety of prenatal opioid analgesics: Do results differ between public health insurance beneficiary and population‐based cohorts?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnant patients with particular types of health insurance may have distinct demographic and medical characteristics that have a biologic effect on associations between opioid analgesics and congenital anomalies (CA). METHODS: We followed 199,884 pregnant prescription beneficiaries in Ontario, Canada (1996-2018). Opioid analgesics dispensed in the first trimester and CA were identified from universal-access administrative health records. We estimated propensity score adjusted risk ratios (RR) between first trimester exposure and CA (any, major, minor, specific). RRs were compared to those published from an Ontario population-based cohort (N = 599,579, 2013-2018). RESULTS: 15,724 (7.9%) were exposed to first trimester opioid analgesics, mainly codeine (58.1%) or oxycodone (21.3%); CA prevalence in exposed was 3.1%. RRs in the beneficiary cohort appeared higher than the population-based cohort for any CA with hydromorphone (RR = 2.34, 95% CI: 1.65, 3.30) and oxycodone (RR = 1.73, 95% CI: 1.46, 2.05) and major CA with hydromorphone (RR = 2.74, 95% CI: 1.91, 3.94) and oxycodone (RR = 1.72, 95% CI: 1.42, 2.08). Other RRs that appeared higher in the beneficiary cohort included cardiovascular (codeine, oxycodone), gastrointestinal (oxycodone), musculoskeletal (any, hydromorphone, oxycodone), CNS (oxycodone), chromosomal (codeine), and neoplasm and tumor (oxycodone) anomalies. The beneficiary cohort had higher opioid doses, was younger, had lower socioeconomic status, and greater comorbidities. CONCLUSIONS: Increased risks of CA after first trimester opioid analgesics were observed in low-income prescription beneficiaries, and some estimates were higher than a population-based cohort from the same setting. Biological differences associated with younger age, lower socioeconomic status and greater comorbidity may affect generalizability of results from pregnant low-income beneficiaries.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».