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Enregistrement W4416460506 · doi:10.1186/s12885-025-15316-0

Prenatal exposure to medication and risk of childhood cancer – a systematic review and meta-analysis

2025· article· en· W4416460506 sur OpenAlexaboutno aff
Alicia Lübtow, Manuela Marron, Rajini Nagrani, Loviisa Mulanje, Wolfgang Ahrens, Lara Kim Brackmann

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyMeta-analysisPregnancyConfidence intervalChildhood cancerChildhood leukemiaStatisticCancerPrenatal exposure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of medication during pregnancy carries a potential health risk, including childhood cancer, for the unborn child. However, most drugs examined in previous observational studies have shown inconsistent results with the risk of childhood cancer, and these findings have not been consolidated in drug-specific meta-analyses. METHODS: We conducted a systematic search in the databases PubMed and Web of Science for studies on medication use during pregnancy and childhood cancer risk. Studies with exposure to diethylstilbestrol as a known teratogen were excluded. Meta-analyses were conducted if ≥ 3 studies on the same research question were available to calculate pooled estimates for random effects models with 95% confidence intervals (CI). The I2 statistic was calculated to quantify between-study heterogeneity. Statistical significance of I2 was analyzed using Q statistic (P value for heterogeneity (P)). Study quality was assessed with a scoring tool adapted from the Newcastle–Ottawa Scale and ROBINS-E/I. RESULTS: Of 2,366 identified studies, 80 were included in the systematic review. Of these, 68 studies with a total of 14,396,922 participants were included in meta-analyses, covering 13 medication types and 11 childhood cancer sites across 70 analyses. From 54 site-specific analyses, we observed four risk reductions and eleven increases in risk. We found an increased risk for prenatal exposure to any kind of antibiotics and acute lymphoblastic leukemia (ALL; estimate (ES) = 1.14 (95%CI 1.03; 1.25), I2 = 19.1%, P = 0.26). For specific antibiotics, nitrosatable antibiotics were associated with an increased risk of childhood cancer overall (ES = 1.32 (1.13; 1.55), I2 = 0.0%, P = 0.98). Maternal intake of vitamin and mineral supplements was associated with a reduced risk of acute leukemia (AL) (ES = 0.72 (0.54; 0.96), I2=46.3%, P = 0.16), ALL (ES = 0.81 (0.67; 0.99), I2 = 66.6%, P = 0.001) and tumors of the central nervous system (CNS; ES = 0.77 (0.62; 0.96), I2 = 67.2%, P = 0.002). DISCUSSION: Our results suggest that the use of antibiotics during pregnancy was associated with an increased childhood cancer risk, although this association is likely influenced by the underlying maternal infections that required treatment. This highlights the importance of considering maternal health factors when interpreting medication–related associations. Supplementation of vitamins and minerals during pregnancy might decrease the risk of AL, ALL and CNS tumors in children.

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: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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