Educational outcomes associated with prenatal exposure to antiseizure medications: A systematic literature review and meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To systematically review and meta-analyse evidence of the associations between prenatal exposure to antiseizure medications (ASMs) and educational outcomes in childhood, including educational difficulties, learning difficulties and academic performance. Methods We conducted a systematic review following the PICOS framework and PRISMA guidelines. MEDLINE (Ovid), CINAHL, PubMED, ERIC, and PsycINFO databases, along with Google Scholar, were searched from inception to 28 June 2024. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale and ROBINS-E. Relevant outcomes included record of special education needs, school-related behavioural problems, learning difficulties, and examination scores in core academic subjects. Pooled estimates were derived where appropriate and bias and heterogeneity assessed using funnel plots, Egger's tests, and I 2 tests. Results Seventeen studies (12 cohort, 5 case-control) were included, encompassing 854,142 participants. Pooled estimates indicated that prenatal exposure to ASMs was associated with increased educational difficulties (RR 1.3, 95 % CI 1.01–1.69, p = 0.04), with sodium valproate showing the strongest association (RR 2.38, 95 % CI 1.25–4.53, p = 0.01). Carbamazepine and other first-generation ASMs showed no significant associations. Narrative findings suggested associations between newer-generation ASMs and educational difficulties, but limited data precluded quantitative synthesis. Studies assessing academic outcomes suggested lower academic performance among children exposed to sodium valproate or ASM polytherapy but could not undergo meta-analysis due to methodological heterogeneity. Conclusions Prenatal exposure to first-generation ASMs, especially sodium valproate, was associated with increased educational support needs. Newer-generation ASMs appear to have a more favourable risk profile, though evidence remains limited, underscoring the need for further high-quality research to inform clinical practice.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».