Natural Health Products (NHPs) in Pregnancy and Lactation: A Review of the Landscape and Blueprint for Change
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Based on the perceived risk to newborns and pregnancy outcomes associated with certain drugs, women may be hesitant to prescribe and take drugs during pregnancy. In cases like these, pregnant women may seek treatment using natural health products (NHPs) as alternatives to drugs. Unfortunately, evidence of safety in pregnancy and lactation is unknown for many NHPs.\nObjectives: To review the present state of evidence on the safety of NHPs during pregnancy and lactation. To create a new system to validate evidence on NHPs during pregnancy and lactation designed to affect medical decision.\nMethodology: NHPs were systematically reviewed and in some cases, meta-analyzed for evidence of safety during pregnancy and lactation.\nResults: In total, 79 NHPs were systematically reviewed and 2 NHPs were meta-analyzed in order to determine the evidence of safety in pregnancy and lactation. Despite the presence of data (72/79 NHPs in pregnancy and 53/77 NHPs in lactation), the quality of the data was generally poor. Using evidence-based medicine principles, a new system of evaluating evidence was established for studies involving NHPs in pregnancy and lactation. A number of NHPs were identified as being of potential risk in pregnancy. A number of NHPs were identified as potentially being apparently safe in pregnancy and lactation. Blue cohosh is of potential concern for harm in pregnancy given an apparent dose-dependant relationship. \nConclusion: There is a large knowledge gap on the safety of NHPs in pregnancy, even more so in lactation. The new system for evaluating NHP safety in pregnancy and lactation will require validation. In order to improve the knowledge gap, future studies are proposed on NHPs in pregnancy and lactation as part of the newly formed MotherNature research network.
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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 | 0,016 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».