Opioid Use in Pregnancy in Ontario, Canada – Using Population-based Administrative Data to Evaluate the Health of Pregnant People and Children
Notice bibliographique
Résumé
Opioid use in pregnancy has increased dramatically over the past two decades in North America, and often occurs in the context of complex socio-environmental and clinical conditions, which can compound risk of adverse health outcomes. This dissertation presents four studies on the development of methods to identify prenatal opioid exposure (POE), epidemiology of POE and receipt of well-child care by type of POE using linked health administrative databases for all births in Ontario, Canada. The first study evaluates different methods for ascertainment of births with POE. I found that combining linked prenatal prescription opioid records with maternal and newborn hospital codes improved identification of dyads with POE, highlighting the importance of data availability and linkage. Using methods developed in study 1, the second study describes the prevalence and type of POE in Ontario from 2014-2019. I found 5.3% of infants had POE, and rates declined from 6.1% in 2014 to 4.4% in 2019. In the third study, I developed distinct groups of people who use opioids in pregnancy and evaluated their association with postpartum drug overdose or death. Using latent class analysis, I identified 5 groups: (1) short-term analgesia with low comorbidity, (2) analgesia in young people, (3) medication for opioid use disorder or unregulated opioid use, (4) pain management with comorbidity, and (5) mixed opioid use plus high social and medical needs, with varying risk and outcome profiles. Finally, I quantified receipt of well-child care up to age 2 years including recommended developmental screening at the 18-month enhanced well-child visit. Overall, only 1 in 2 infants with POE received recommended well-child care and developmental screening, with significant variation by type of POE. Residing in high deprivation or rural areas, maternal mental illness, <19 years at first birth and other social disadvantage were also negatively associated with recommended well-child care, whereas having a regular primary care provider was positively associated. These studies advance our understanding of POE epidemiology and associated health outcomes. Findings can be used to improve identification of high-risk dyads, inform interventions and strengthen guidelines to ensure children with POE receive preventive care and developmental screening.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».