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Enregistrement W4403187680 · doi:10.3390/pharma3040023

Maternal Medication Use in Pregnancy: A Narrative Review on Assessing and Communicating the “Risk” of Birth Defects to the Patient

2024· review· en· W4403187680 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePharmacoepidemiology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and Medication Impact
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeNarrative reviewObstetricsPregnancyMedicinePsychologyDevelopmental psychologyIntensive care medicineArtBiologyLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The state of knowledge regarding the teratogenic effects of maternal use of medications during pregnancy is constantly evolving and is often uncertain. Timely access to high-quality information may reduce prolonged harmful exposures, decrease the number of preventable birth defects, empower patients with accurate information about the risks of exposure, and prevent unnecessary patient anxiety and pregnancy termination. In this narrative review, we describe the process by which the teratogenic risk of medications is assessed by experts in medicine, genetics, and epidemiology and how identifiable risks can be effectively communicated to patients. Risk assessment of birth defects in human pregnancy involves collecting and synthesizing available data through a proper and rule-driven evaluation of scientific literature. Expert consensus is a practical approach to determine whether a given exposure produces damage after careful consideration of gestational timing, dose and route of the exposure, maternal and fetal genetic susceptibility, as well as evidence for biological plausibility. The provision of teratogen risk counseling through appropriate interpretation of information and effective knowledge translation to the patient is critical for the prevention of birth defects and maximizing healthy pregnancies.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,319 · 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