Self-medication among pregnant women in comparison to the general population: a scoping review of the main characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Objective: An in-depth evaluation of the published evidence is needed on self-medication, specifically the evidence focusing on vulnerable groups, such as pregnant women. This scoping review aims to provide an overview of the differences in self-medication prevalence and study characteristics among different groups, while identifying gaps in the literature. Methods: A literature search was performed in PubMed and Web of Science, including articles published in the last 10 years for the pregnant women group (PWG) and the general population group (GPG). Data on study design, self-medication prevalence, medications used, and other variables were collected, tabulated, and summarized. Results: From 2888 screened articles, 75 were considered including 108,559 individuals. The self-medication (SM) in the PWG ranged from 2.6 to 72.4% and most studies had an SM prevalence between 21 and 50% and in the GPG, 32 from 50 studies had a SM prevalence higher than 50%. The reviewed studies varied considerably in methodology, requiring careful interpretation. While most of the studies assessed self-medication during the entire pregnancy, self-medication definition was often inconsistent between studies. Acetaminophen was the most used medication and headache was the most frequent symptom leading to self-medication initiation in the PWG. Conclusions: Self-medication among pregnant women showed a lower prevalence when compared to the general population. The medications used and symptoms reported were similar between groups. However, methodological differences must be carefully considered. Pregnant women should carefully follow their physicians' advice before initiating self-medication to avoid preventable maternal and fetal adverse effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».