Antirheumatic medication use among pregnant women with rheumatoid arthritis: a Norwegian nationwide drug utilisation study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Managing rheumatoid arthritis (RA) during pregnancy requires balancing maternal health and foetal safety. This study examined the prevalence, temporal trends, utilisation patterns, and concurrent use of antirheumatic medications from preconception through the postpartum period. Methods: We conducted a nationwide study using Norwegian registry data (2006-2018), linking the medical birth registry with prescription and primary care records. Pregnant women with RA were identified through diagnostic codes. Dispensed prescriptions were evaluated from 9 months before the last menstrual period to 9 months after delivery. Multitrajectory models identified distinct patterns of antirheumatic medication use over time. Results: Of 769,524 pregnancies, 3732 (0.5%) occurred in women with RA. In the period around pregnancy, 52.9% used non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs), 33.6% glucocorticoids, 17.7% pregnancy-compatible conventional synthetic disease-modifying antirheumatic drugs (csDMARDs), 14.8% pregnancy-contraindicated csDMARDs, and 21.6% tumour necrosis factor (TNF) inhibitors. Medication use declined from 61.3% preconceptionally to 37.6%, 22.1%, and 18.9% in the first, second, and third trimesters, respectively, then increased to 53.0% postpartum. From 2008 to 2018, antirheumatic medication use increased preconceptionally (59.8%-65.7%), during pregnancy (30.6%-49.5%), and postpartum (45.1%-54.1%), mainly due to increased TNF inhibitor use. Three distinct medication use patterns emerged: (i) NSAID-dominant use prepregnancy, (ii) glucocorticoid plus pregnancy-compatible csDMARD use continuing into pregnancy; and (iii) pregnancy-contraindicated csDMARD interrupters, mostly discontinuing during pregnancy and restarting postpartum. Conclusions: Although antirheumatic medication use increased over time, most women discontinued treatment during pregnancy and resumed it after childbirth. The 3 distinct usage patterns highlight the need for individualised counselling and close monitoring to optimise disease management.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».