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Enregistrement W4404292393 · doi:10.3389/fphar.2024.1469552

Trends of antiseizure medication utilization among pregnant people in four Canadian provinces from 1998 to 2023; a study from the Canadian mother-child cohort active surveillance initiative (CAMCCO)

2024· article· en· W4404292393 sur OpenAlexaffabout
Payam Peymani, Anick Bérard, Brandace Winquist, Padma Kaul, Odile Sheehy, Alekhya Lavu, Christine Leong, Jamie Falk, Joseph A. Delaney, Kaarina Kowalec, Marcus Ng, Chelsea Ruth, Laila Aboulatta, Silvia Alessi‐Severini, Roxana Drăgan, Shelley Derksen, Olesya Barrett, Golnaz Shams, Sherif Eltonsy

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects and Toxicity Studies
Établissements canadiensChildren's Hospital Research Institute of ManitobaManitoba HealthCanadian VIGOUR CentreUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanUniversité de MontréalAlberta Health ServicesCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework Programme
Mots-clésMedicinePregnancyEpilepsyPopulationDemographyCohortDescriptive statisticsEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Epilepsy management during pregnancy is crucial for both the mother and fetus. The use of antiseizure medications (ASMs) during pregnancy requires careful consideration due to their potential effects on maternal and fetal health. Methods This study analyzed trends in ASMs use among pregnant people in four Canadian provinces over 20 years (Manitoba, Saskatchewan, Alberta, and Quebec). Descriptive statistics were utilized to examine the characteristics of the population, with the frequency and patterns of ASM use estimated throughout each trimester. Linear regression models were developed to analyze yearly patterns of ASM utilization for the overall study population, as well as for people with and without epilepsy. Results Among 1,317,141 pregnant individuals across four provinces, 0.7% had epilepsy. Of the total pregnancies, 1.7% (n = 22,783) were exposed to ASMs, comprising 4,392 from pregnant people with epilepsy (PPWE) and 18,391 from those without epilepsy (PPWOE). Results demonstrated varying trends in ASM usage between provinces, with an overall increase in usage among people without epilepsy in Manitoba, Saskatchewan, and Alberta. ASM use among PPWOE surged significantly in Manitoba (24.2–149.1 per 10,000 pregnant people), Saskatchewan (29.4–107.0 per 10,000), and Alberta (65.7–241.7 per 10,000) (p < 0.05). In Alberta, PPWE’s ASM exposure also rose, from 23.6 in 2008 to 43.0 per 10,000 pregnant people in 2021, while Quebec witnessed a decrease from 59.2 in 1998 to 45.5 per 10,000 pregnancies in 2015. Analysis of ASM use by trimester illustrated a substantial decline among PPWOE from 365 days pre-pregnancy to the third trimester in all provinces. ASM utilization by drug class showcased significant shifts, with second-generation ASMs experiencing a notable rise. Carbamazepine, once prominent, declined, making way for lamotrigine. Regional variations underscore diverse preferences, such as clonazepam’s sustained popularity in Manitoba and Quebec. Conclusion The study identified increasing trends in ASM use, particularly the increased use of second-generation ASMs, and differences in prescription patterns for pregnant individuals with and without epilepsy. These findings reveal changing ASM use patterns, including increased second-generation ASM use and regional disparities, providing valuable insights into real-world prescription practices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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