Bridging the Evidence Gap: A Systematic Review and Model-based Meta-analysis of Medication Safety and Pharmacokinetics in Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The safe and effective use of medications during pregnancy remains a critical challenge in perinatal medicine, where physiological changes alter maternal pharmacokinetics (PKs) and fetal exposure in ways that are poorly captured by current clinical guidance. We conducted a systematic review to evaluate the safety, PKs, and model-informed dosing of medications during pregnancy, bridging mechanistic, clinical, and epidemiologic evidence. Comprehensive searches of MEDLINE, Embase, CENTRAL, Web of Science, ClinicalTrials.gov, European Union EU Clinical Trials Register, World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform, Food and Drug Administration/European Medicines Agency labeling, and teratology information services were performed for the years 2000–2025, with final searches in September 2025. Eligible studies included systematic reviews, population or physiologically based PK (PBPK) models, prospective and retrospective cohorts, and clinical PK studies reporting maternal or fetal drug exposure and safety outcomes. Screening, extraction, and risk of bias assessments (AMSTAR-2, ROBIS, Newcastle–Ottawa Scale, and PBPK reporting checklist) were conducted in duplicate with conflict adjudication. Forty-one studies met the inclusion criteria, comprising nine systematic reviews, eight large epidemiologic cohorts, seven clinical PK investigations, and seventeen model-based studies. Core evidence synthesized across 20 high-quality studies revealed consistent reductions in drug exposure for antiepileptics, antivirals, antihypertensives, and psychotropics during pregnancy, with implications for therapeutic drug monitoring, dose adjustment, and maternal–fetal safety. Modeling frameworks increasingly informed dosing recommendations, but external validation remained limited. Evidence gaps were identified in antihypertensives, immunotherapies, and pregnancy-specific drug–drug interactions. This review highlights the urgent need for integrated model-informed strategies, standardized maternal–fetal pharmacology endpoints, and coordinated international data resources to ensure safe and effective medication use in pregnancy.
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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 | 0,041 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».