L’utilisation d’acétaminophène durant la grossesse et le risque de trouble du spectre de l’autisme : les issues méthodologiques liées à la mesure d’exposition d’acétaminophène.
Notice bibliographique
Résumé
Le trouble du spectre de l’autisme (TSA) est une pathologie due à des anomalies neurodéveloppementales. Syndrome le plus souvent diagnostiqué dans la petite enfance, il affecte principalement l’interaction sociale et cause: des troubles de langage, de la communication et du comportement. Sa prévalence sans cesse croissante atteint en 2018 1.52% au Canada[1]. Cette prévalence est quatre fois plus élevée chez les garçons comparativement aux filles[2]. À ce jour, il n’existe pas de traitement spécifique au TSA, cependant des interventions psychologiques et médications sont proposées pour réduire des symptômes tel que l’agressivité et l’anxiété qui y sont associés. L’étiologie du TSA est peu ou mal connue. Néanmoins, des hypothèses sont avancées suivant trois facteurs. Génétique, biologique et environnementale. Concernant ce dernier facteur, l’on peut citer l’exposition in utéro aux médicaments et ce projet porte son intérêt sur ce point et plus précisément l’acétaminophène. C’est l’un des analgésiques le plus utilisé dans le soulagement de la douleur et le traitement de la fièvre. Il est souvent recommandé aux femmes durant la grossesse pour le soulagement de la douleur et le traitement de la fièvre. Cette forte consommation d’acétaminophène chez la femme enceinte : environ 65%-75% aux États-Unis[3], soulève une réelle problématique sachant qu’il est démontré que le principe actif est détectable dans des échantillons de plasma de cordon ombilical[4]. La possibilité que l’acétaminophène traverse le placenta et soit présent dans la circulation sanguine du bébé n’est pas exclue[4],[5]. Il est important d’effectuer davantage de recherche sur le sujet afin d’évaluer le réel impact d’une telle exposition. Sachant les limites d’inclusion des femmes enceintes dans les essais cliniques randomisées, nous avons mené une étude de cohorte populationnelle et les données utilisées proviennent de quatre bases de données administratives québécoises, dont le jumelage a permis de mettre sur pied la cohorte des grossesses du Québec (CGQ) avec un suivi longitudinal entre 1998 et 2015. Ainsi, ce projet méthodologique vise principalement à explorer et illustrer les limites de l’utilisation des bases de données administratives pour mesurer l’exposition aux médicaments en vente libre. Ceci en utilisant comme cas pratique, l’évaluation du risque de TSA chez des enfants exposés à l’acétaminophène durant la phase gestationnelle comparativement aux enfants non exposés. La littérature rapporte que les données quant à l’utilisation des médicaments en vente libre sont souvent sous-estimées par rapport à la réalité. L’utilisation bases de données administratives afin de mesurer l’exposition de certains médicaments en vente libre, introduirait une erreur de classification importante[6]. Sachant que la collecte de données se base sur les prescriptions complétées en pharmacie. Dans la pratique clinique courante, ces médicaments sont peu prescrits par les médecins et peu compléter auprès du pharmacien. Le cas pratique utilisé dans ce projet confirme cette hypothèse. En effet, l’exposition in utéro d’acétaminophène est sous-estimée à 94% (Supplemental Table 5). Seulement 6 % (38/648) des enfants exposés sont capturés au sein de la CGQ ce qui ne reflète pas la réalité clinique d’utilisation d’acétaminophène en grossesse. Ce résultat démontre l’introduction d’un biais d’information (erreur de classification) qui expliquerait totalement ou en partie l’estimé mesuré. En effet, notre étude montre qu’il n’y a pas d’augmentation statistiquement significative entre le risque de TSA et la consommation d’acétaminophène in-utero (aHR : 1.10 IC 95% 0.93-1.30). Parallèlement, une analyse de sous cohorte a été effectuée. Celle-ci, utilisait des questionnaires auto-rapportées par les mères afin de mesurer l’exposition à l’acétaminophène. Pour cette analyse secondaire, un effet protecteur est mesuré (aHR : 0.78 IC 95% 0.41-1.47). Des analyses de sensibilités sur l’issue ont pu confirmer la robustesse de ces estimés, validant ainsi nos résultats. En conclusion, ce projet d’étude a permis de mesurer l’ampleur des erreurs de classifications associées à l’utilisation des bases de données administratives pour des questions de recherches impliquant des médicaments en vente libre. Cependant, au regard de ces défis méthodologiques, il est difficile de mesurer l’association entre l’utilisation d’acétaminophène et le risque de TSA dans notre cohorte. Notre étude ne démontre pas d’association statistiquement significative, ce qui est contradictoire aux antécédentes études ayant des méthodes de mesures d’exposition différentes.
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 | 0,017 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».