The Debate on Acetaminophen Use in Pregnancy and Neurodevelopmental Disorders: Facts or Fiction?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to determine if the use of acetaminophen alone and in combination during the second and third trimesters of pregnancy is associated with the risk of attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) in children, and to evaluate uncertainty from exposure and outcome misclassification. METHODS: We included all singleton live births from the Quebec Pregnancy Cohort between January 1, 1998, and December 31, 2013. Maternal acetaminophen use was identified through filled prescription data, and children were classified into 3 exposure groups: (1) unexposed, (2) exposed to acetaminophen alone, and (3) exposed to acetaminophen in combination with other medications during the second or third trimester of pregnancy. ADHD was assessed in children aged ≥2 years using a validated algorithm: 2 diagnostic codes, 2 filled prescriptions for ADHD medication, or 1 diagnostic code plus 1 filled prescription. To address potential non-differential exposure and outcome misclassification, we conducted a probabilistic bias analysis using individual-level data, which represents the central contribution of this study. RESULTS: Among the 182 775 children included, 1.0% were exposed to acetaminophen alone and 2.2% to acetaminophen in combination with other medications. In Cox proportional hazard models, acetaminophen use in combination was associated with increased risk of ADHD (adjusted hazard ratio 1.17; 95% CI 1.06-1.29), while acetaminophen alone showed a weaker association (adjusted hazard ratio 1.09; 95% CI 0.94-1.27). Probabilistic bias analysis demonstrated that these estimates might be biased away from the null. CONCLUSIONS: Our findings suggest that the observed relationship might be partly explained by exposure and outcome misclassification.
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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 | 0,025 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,023 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,043 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».