Use of healthcare administrative claims data in observational studies of antirheumatic drug effects on pregnancy outcomes: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
The safety of antirheumatic drugs in pregnancy and their impact on maternal and neonatal outcomes are understudied. Despite pregnant individuals being excluded from clinical trials, their continued use of medications raises the importance of addressing knowledge gaps regarding safety and impact on outcomes. A scoping review was conducted following JBI methodology and PRISMA reporting guidelines to describe how antirheumatic drugs and associated adverse pregnancy outcomes have been investigated in observational studies using claims data. Electronic databases (MEDLINE (Ovid), Embase (Ovid), and CINAHL (EBSCO)) and grey literature were searched for observational studies using claims data to evaluate antirheumatic drug effects on pregnancy outcomes in individuals with rheumatic diseases. Of 4,325 articles identified, 38 eligible articles were included. The effects of conventional synthetic disease-modifying antirheumatic drugs (n = 37, 97.4%) and tumor necrosis factor inhibitor biological agents (n = 23, 60.5%) were extensively reported. Preterm birth (n = 25, 65.8%), preeclampsia (n = 17, 44.7%), stillbirth (n = 17, 44.7%), caesarean delivery (n = 16, 42.1%), and congenital anomalies (n = 14, 36.8%) were the most reported adverse pregnancy outcomes. Of 14 studies reporting congenital anomalies, 12 (85.7%) specified ICD codes and 4 (28.6%) specified validated definitions for identification in claims data, the most of any reported adverse pregnancy outcome. We found considerable ambiguity and heterogeneity in adverse pregnancy outcome definitions in claims data. There is a need for greater transparency and consistency in outcome reporting in observational studies using claims data. Protocol registration details: OSF, https://osf.io/5e6tp.
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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 | 0,048 | 0,202 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».