Antibiotics and Preterm Delivery: The Prevalent New-user Cohort Design to Resolve Immortal Time Bias
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Observational studies of the association between antibiotics and preterm delivery report conflicting findings, with some potentially affected by immortal time bias. We assessed the effects of third-trimester antibiotic use on preterm delivery and low birthweight, using a study design that accounts for immortal time bias. METHODS: We used the UK's Clinical Practice Research Datalink to identify pregnant females aged 12-50, over the period 2002 to 2016, reaching 27 weeks of gestation without antibiotic use until that point. We applied the prevalent new-user design, matching each third-trimester antibiotic initiator with a reference nonuser at the same gestational day, using time-conditional propensity scores. The 2 matched groups were compared on the incidence of preterm delivery and low birthweight. The full cohort was also analyzed with antibiotic use considered as time-fixed and time-varying exposures. RESULTS: The cohort included 207,027 pregnancies, with 16,865 initiating antibiotics matched to 16,865 nonusers. The hazard ratio (HR) of preterm delivery with third-trimester antibiotic use was 1.14 [95% confidence interval (CI): 1.04, 1.24], compared with nonuse. With time-fixed exposure, subject to immortal time bias, the HR was 0.78 (95% CI: 0.73, 0.83), while with time-varying exposure, the HR was 1.23 (95% CI: 1.16, 1.32). The HR of low birthweight with antibiotic initiation was 1.07 (95% CI: 0.93, 1.25) compared with 0.91 (95% CI: 0.83, 1.00) under the time-fixed approach. CONCLUSIONS: Using the prevalent new-user design, which emulates a randomized trial, antibiotic use late in pregnancy was associated with a modestly increased incidence of preterm delivery. Previous inconclusive studies may have resulted from observational methods that introduced, or insufficiently addressed, immortal time bias.
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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 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».