Tumor Necrosis Factor Inhibitors and Risk of Serious Infections in Pregnant Women With Chronic Inflammatory Diseases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Tumor necrosis factor inhibitors (TNFi) are used by over 20% of pregnant women with chronic inflammatory diseases, which could further impede immune function and increase the risk of infections that require hospitalization. We assessed the risk of serious infections during pregnancy and postpartum between women exposed and unexposed to TNFi with chronic inflammatory diseases. METHODS: Using MarketScan, we identified pregnant women with chronic inflammatory diseases and modeled TNFi exposure during pregnancy and postpartum as a time-varying variable. Cox proportional hazards models estimated adjusted hazard ratios (HRs) for TNFi and the risk of hospitalized infection. RESULTS: We followed a total of 62,813 women who had 70,529 pregnancies and 69,412 births. Among these, 4,485 (7.1%) women were exposed to at least one TNFi prescription during pregnancy and 3,559 women during postpartum. Overall, 449 women were hospitalized for infection during pregnancy, including 31 pregnant women who were exposed to TNFi. During postpartum, 205 women had hospitalized infection, of which 17 women were TNFi-exposed. Compared with no TNFi exposure, TNFi treatment during pregnancy was associated with a HR of 1.39 (95% confidence interval [CI], 0.95-2.05) for serious infections, whereas the HR during postpartum was 1.22 (95% CI, 0.72-2.06). CONCLUSION: In this population-based study, we found no statistically significant association between TNFi exposure during pregnancy and serious infection risk. Although point estimates were higher for pregnant women exposed to TNFi, CIs were wide and included the null, indicating that an increased risk cannot be ruled out. Given the frequency of TNFi treatment for pregnant women, these results support continued investigation and may inform counseling regarding TNFi treatment during pregnancy and postpartum.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».