Serious Infections in Offspring Exposed to Tumor Necrosis Factor Inhibitors During Pregnancy: Comparison of Timing During Pregnancy and Placental Transfer Ability
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We evaluated serious infection risk in offspring exposed to tumor necrosis factor inhibitors (TNFi) in utero, separated by TNFi timing and placental transfer ability. METHODS: Using MarketScan (2011-2021), we identified offspring born to mothers with chronic inflammatory diseases. TNFi exposure was defined as at least one filled prescription during pregnancy, further subdivided by trimesters and placental transfer. The event of interest was the time to first hospitalization with infection in the offspring's first year of life. We estimated associations between TNFi exposure and infection risk using multivariable Cox proportional hazards models, adjusting for maternal demographics, disease type, comorbidities, pregnancy complications, and drug exposure. RESULTS: We identified 56,866 offspring; 3,711 (6.5%) were exposed to TNFi during pregnancy. Overall, the association of TNFi exposure with the risk of serious infections vs unexposed offspring was not statistically significant (hazard ratio [HR] 0.85; 95% confidence interval [CI] 0.68-1.07). However, offspring exposed during the third trimester had a 70% higher risk of serious infections than those exposed only in the first and/or second trimesters (HR 1.70; 95% CI 0.96-3.01). Additionally, we observed an increased risk with exposure to any TNFi with high placental transfer ability (infliximab, adalimumab, golimumab) overall (HR 1.49; 95% CI 0.83-2.69) and during the third trimester (HR 1.30, 95% 0.65-2.61), compared to only low placental transfer TNFi (certolizumab, etanercept), though both HR were not statistically significant. CONCLUSION: Overall, TNFi exposure was not associated with serious infections; exploratory signals by timing and placental transfer were imprecise and require confirmation.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».