Le passage des médicaments et du cannabis dans le lait maternel et l’exposition des nouveau-nés et des nourrissons
Notice bibliographique
Résumé
Le lait maternel est une source nutritive essentielle pour les enfants, et les agences réglementaires de santé recommandent l’allaitement exclusif durant les premiers mois de vie. Cependant, de nombreuses mères sont confrontées à la prise de médicaments pendant l’allaitement. Malheureusement, pour de nombreux médicaments, peu d’informations sont disponibles sur leur passage dans le lait maternel et sur l’exposition du nouveau-né ou du nourrisson. Ce constat s’applique également au cannabis. En effet, depuis sa légalisation au Canada, le personnel médical rencontre de plus en plus de femmes enceintes et allaitantes qui en consomment régulièrement pour contrôler la dépression, l'anxiété, le stress, la douleur et les nausées. À la rareté des informations sur la sécurité des médicaments en allaitement s’ajoutent le manque de qualité et la variabilité des données actuelles, en raison de l’absence de guides sur la conduite des études cliniques en allaitement. Pour combler ce manque d’information et guider les futures études cliniques sur la sécurité des médicaments en allaitement, nous avons travaillé sur trois études cliniques. La première évalue la faisabilité du dosage de 17 médicaments dans le lait maternel, pour lesquels il existe peu ou pas d’informations sur leur sécurité en allaitement. La deuxième étude, menée par un groupe de recherche du Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (CHUV), en Suisse, visait à évaluer la pharmacocinétique des inhibiteurs sélectifs de la recapture de la sérotonine chez les femmes durant la période périnatale. Enfin, la troisième étude se concentre sur le dosage des cannabinoïdes dans le lait maternel et l’exposition des nouveau-nés et des nourrissons. Dans chacune de ces études, des échantillons de lait maternel ont été collectés auprès des femmes participantes, en utilisant différentes méthodes d’échantillonnage. Pour la première et la troisième étude, des méthodes de quantification par chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse (LC-MS/MS) ont été développées et validées afin de quantifier avec précision et exactitude ces composés dans le lait maternel. Ces méthodes sont présentées dans le chapitre 3 de cette thèse. À l’aide des concentrations mesurées dans le lait maternel, nous avons pu estimer la dose de médicament ingérée quotidiennement par le nouveau-né ou le nourrisson afin d’évaluer la sécurité des médicaments pendant l’allaitement. Pour traiter et rapporter les données de ces trois études, trois approches méthodologiques ont été utilisées : les rapports de cas, l’analyse non-compartimentale et la pharmacocinétique de population. L’utilisation de ces approches méthodologiques est présentée dans les chapitres 4, 5 et 6 de cette thèse. Ces travaux mettent en lumière les principales différences entre ces approches méthodologiques et l’importance de concevoir rigoureusement les études cliniques en allaitement, depuis le développement des méthodes analytiques jusqu’au choix de l’approche d’analyse pharmacocinétique des données. Nous espérons qu’ils contribueront à la mise en place de guides réglementés sur la conduite des études en allaitement. Finalement, ces résultats permettent d’aider les professionnels de la santé à formuler des recommandations plus adéquates et personnalisées aux femmes sous médication qui désirent allaiter, et de contribuer à la mise à jour des politiques de santé publique concernant la consommation du cannabis pendant l’allaitement.
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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».