Pregnancy Outcomes in Women with Multiple Sclerosis Who Had Exposure to Ocrelizumab: a Systematic Review of the Literature.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the pooled prevalence of pregnancy-related issues in women who were exposed to Ocrelizumab before or during pregnancy. METHODS: PubMed, Scopus, EMBASE, Web of Science, Google Scholar, references and conference abstracts were comprehensively searched by two independent researchers. The search was conducted on 1 June 2023. RESULTS: A literature search revealed 320 records, of which 44 full-texts were evaluated and only five studies remained for the systematic review, among which one study was conducted in Australia, one in the United States, one in Canada and one in the United Kingdom. All eligible studies were conducted between 2017 and 2022. They included a number of patients ranging from 12 to 608, and totalized 1 305 participants and 1 306 pregnancies. The pooled prevalence of term delivery was 46% (95% CI 31-61%) (I²=94.5%, P<0.001). The pooled prevalence of abortion was 9% (95% CI 4-14%) (I²=80%, P<0.001). Three studies reported on the number of ectopic pregnancies. The pooled prevalence of ectopic pregnancies was 5% (95% CI 2-4%) (I²=60%, P<0.001). The pooled prevalence of major congenital malformations was 2% (95% CI 1-3%) (I²=0). CONCLUSIONS: The results of this systematic review show that exposure to Ocrelizumab during conception is not associated with a higher frequency of preterm deliveries or major malformations.
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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 | 0,010 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».