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Enregistrement W4408221269 · doi:10.1136/bmjdrc-2024-004312

Medication prescribing and pregnancy-related risk factors for women with type 2 diabetes of reproductive age within primary care: a cross-sectional investigation for the PREPARED study

2025· article· en· W4408221269 sur OpenAlexaff
Alexandra M Famiglietti, Judith Parsons, Kia‐Chong Chua, Anna Hodgkinson, Olubunmi Abiola, Anna Brackenridge, Anita Banerjee, Mark Chamley, Lily Hopkins, Katharine F. Hunt, Helen Murphy, Helen Rogers, Kirsty Winkley, Angus Forbes, Rita Forde

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Diabetes Research & Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and Medication Impact
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesHealth and Social Care Delivery Research
Mots-clésMedicineCross-sectional studyPrimary careDiabetes mellitusPregnancyType 2 diabetesObstetricsMedication adherencePrimary health careFamily medicineGynecologyEnvironmental healthInternal medicineEndocrinologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Women with type 2 diabetes are at risk of commencing pregnancy while using medications that are either not recommended for pregnancy or with known teratogenicity, which may contribute to adverse pregnancy outcomes. In this study, we aimed to characterize pregnancy-related risk factors and medication exposures among women with type 2 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Individual health characteristics, sociodemographic information, and prescription data were extracted from the primary care records of women aged 18-45 years with type 2 diabetes in participating general practices in the UK. Prescribed medications were categorized according to suitability for pregnancy: recommended, not recommended, or not recommended but used if clinically indicated. Logistic regression was used to estimate associations between individual characteristics and medications not recommended for pregnancy. RESULTS: Data on 725 women were extracted. Prescribed medications suggested the presence of numerous comorbidities, with diabetes medications (65%, n=471) and statins (20%, n=145) most frequently prescribed. 37% (n=268) of women took ≥3 medications, and a third (n=269) took medications not recommended for pregnancy. Among those not prescribed contraception (89%, n=646), no one met all clinically recommended pre-pregnancy criteria. In multivariable logistic regression analysis, polypharmacy (OR 3.49 95% CI 2.88 to 4.30) and age (OR 1.04 95% CI 1.00 to 1.09) were associated with use of medications not recommended for pregnancy. CONCLUSIONS: Women with type 2 diabetes have suboptimal contraceptive provision despite multiple exposures to medications not recommended for pregnancy. Regular assessment of contraceptive use, reproductive intentions, and medication review is urgently needed in primary care settings to minimize pregnancy-related risks.

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 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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,339 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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