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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».