Anti-epileptic drug exposure during pregnancy and neonatal birth weight outcomes: protocol for a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The prevalence of epilepsy in pregnant women is estimated at 0.3-1%. Anti-epileptic drug (AED) exposure in-utero has been associated with various adverse health outcomes in neonates, including adverse birth weight outcomes. Objective This review aims to summarize the published evidence on the association between AED exposure in pregnancy and adverse birth weight outcomes Methods Studies assessing AED exposure in pregnancy and neonatal birth weight outcomes, including small for gestational age (SGA), low birth weight (LBW), birth weight (BW), length, head circumference, and cephalization index will be identified in MEDLINE®, EMBASE, Cochrane Library, Scopus, Cumulative Index of Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), International Pharmaceutical Abstracts (IPA), and Global Health. Open grey, Theses Canada, and ProQuest Dissertations will be used to locate gray literature. Eligible study designs will include both intervention and non-interventional studies. We will not impose any time limit in the review. We will use the Newcastle-Ottawa Scale to assess the methodological quality of observational studies and quasi-experimental studies included in the review. The risk of bias of experimental studies will be appraised using the Cochrane risk-of-bias tool for randomized trials (RoB 2). A meta-analysis will be conducted using a random-effects model. Discussion The results from this review could improve clinicians’ prescribing decisions by highlighting the safest AEDs for women who are pregnant or planning to conceive based on the evidence currently available. Systematic review registration PROSPERO CRD42020192713
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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 | 0,063 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,007 |
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 ».