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Enregistrement W4412484788 · doi:10.1212/wnl.0000000000213786

Use of Antiseizure Medications Early in Pregnancy and the Risk of Major Malformations in the Newborn

2025· article· en· W4412484788 sur OpenAlexaff
Sonia Hernández–Dı́az, Moira Quinn, Susan Conant, Amy Lyons, Hyo Chae Paik, Esther Bui, W. Allen Hauser, Mark S. Yerby, P. Emanuela Voinescu, Deborah G. Hirtz, Frances A. High, Lewis B. Holmes

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects and Toxicity Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyObstetricsIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Maternal use of first-generation antiseizure medications (ASMs), such as valproate and phenobarbital, increases the risk of congenital malformations in offspring. Second-generation ASMs, such as lamotrigine and levetiracetam, pose less risk to fetal development, although topiramate seems to increase the risk of oral clefts. Less is known about the safety of newer second-generation ASMs during pregnancy including oxcarbazepine, zonisamide, and lacosamide. The aim of this study was to quantify the relative risk of major malformations in offspring after maternal use of specific ASMs early in pregnancy, with special interest in second-generation ASMs. METHODS: The study population included pregnant women who enrolled in the North American Antiepileptic Drug Pregnancy Registry between 1997 and 2023. Data on ASM use and maternal characteristics were collected through phone interviews at enrollment, at 7 months of gestation, and within 3 months after delivery. Malformations were confirmed by medical records and adjudicated by a dysmorphologist. The risk of major malformations was estimated among infants exposed to specific ASMs in monotherapy during the first trimester of pregnancy. Risk ratios (RRs) and 95% CIs were estimated with logistic regression models. RESULTS: A total of 7,311 participants taking an ASM as monotherapy during the first trimester were eligible for analysis. The mean age was 30 years. The risk of major malformations was 2.1% (52/2,461) for lamotrigine, 2.0% (26/1,283) for levetiracetam, 2.8% (32/1,132) for carbamazepine, 5.1% (26/510) for topiramate, 2.8% (12/423) for phenytoin, 9.2% (31/337) for valproate, 1.5% (5/327) for oxcarbazepine, 1.5% (4/270) for gabapentin, 1.3% (3/228) for zonisamide, 6.0% (12/200) for phenobarbital, 3.2% (2/62) for pregabalin, and 0% (0/88) for lacosamide. Compared with lamotrigine, the RR was 5.1 (95% CI 3.0-8.5) for valproate, 2.9 (1.4-5.8) for phenobarbital, and 2.2 (1.2-4.0) for topiramate. Topiramate was specifically associated with a higher risk of cleft lip. DISCUSSION: Results confirm the association between maternal use of valproate, phenobarbital, and topiramate early in pregnancy and a higher risk of major malformations in the infant compared with lamotrigine. However, they do not support meaningful risk elevation for levetiracetam, oxcarbazepine, gabapentin, or zonisamide. Relative risk estimates for lacosamide and pregabalin are still imprecise.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,280 · 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.

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

Citations19
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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