A longitudinal analysis of the predictors and consequences of prenatal antidepressant use among women requiring these medications before pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Les femmes souffrant des maladies chroniques font face à une choix difficile quand elles deviennent enceintes: continuer leur traitement pharmaceutique malgré les risques tératogènes, ou arrêter le traitement bien que la maladie non soignée puisse provoquer des problèmes de santé aussi bien chez la mère que chez l’enfant. Malheureusement, très peu est connu sur la consommation de médicaments sur ordonnance pendant la grossesse chez les femmes nécessitant un traitement pharmaceutique avant la grossesse. Une des raisons pouvant expliquer ce manque de connaissances est la rareté des données provenant d’études représentatives de la population qui permettent d’étudier les conséquences de la continuation ou de l’arrêt du traitement pharmaceutique pendant la grossesse. Également, la nature même de la maladie peut devenir un facteur confusionnel. Dans cette thèse, nous avons étudié une série de questions permettant d’adresser ces problématiques : Les femmes enceintes sont-elles davantage susceptibles de cesser la consommation d’antidépresseurs que les femmes non-enceintes? Quelles sont les caractéristiques maternelles associées à l’arrêt du traitement pendant la grossesse? Enfin, la consommation ou l’arrêt d’antidépresseurs entraine-t’il un risque plus élevé d’issues de grossesse défavorables. Nos données sont issues des banques de données administratives du Québec (RAMQ). Nous avons déterminé les facteurs associés à l’arrêt d’antidépresseurs chez les femmes enceintes et les femmes non-enceintes. Par la suite, nous avons évalué la risque de prééclampsie parmi les femmes qui continuent la consommation d’antidépresseurs pendant la grossesse en comparaison avec (a) les femmes qui arrêtent le traitement; (b) les femmes ayant reçu un diagnostic de dépression mais qui ne consomment pas d’antidépresseurs; et (c) les femmes ayant ni reçu de diagnostic de dépression ni ne consomment d’antidépresseurs. Dans la dernière partie de cette thèse, nous avons évalué le risque d’avortement spontané chez les femmes consommant des antidépresseurs pendant le premier trimestre de grossesse relatif aux femmes soufrant ou non de dépression qui ne consommaient pas d’antidépresseurs pendant la grossesse. Afin de tenir compte du risque plus élevé d’avortement provoqué, nous avons utilisé une méthode correctrice. Les résultats de notre étude démontrent que les femmes enceintes sont plus susceptibles que les femmes non-enceintes d’arrêter toute consommation d’antidépresseurs pendant la grossesse. Les plus importants prédicteurs de l’arrêt d’antidépresseurs sont liés à la sévérité de la maladie. Le risque de prééclampsie parmi les femmes qui continuent la consommation d’antidépresseurs est également plus élevé que chez les femmes qui arrêtent leur traitement avant la grossesse. Ces dernières ainsi que les femmes souffrant de dépression mais ne consommant pas d’antidépresseurs ne présentent pas de risque de prééclampsie plus élevé que les femmes ne souffrant de dépression et ne consommant pas d’antidépresseurs. Quant au risque d’avortement spontané, les femmes prenant des antidépresseurs pendant le premier trimestre présentent un risque plus élevé que les femmes soufrant ou non de dépression qui ne consommaient pas d’antidépresseurs pendant la grossesse ; le risque demeure persistant après la prise en compte des avortements provoqués. Globalement, nos résultats suggèrent que les femmes utilisant des antidépresseurs avant la grossesse sont susceptibles de cesser leur consommation pendant la grossesse. Nos résultats démontrent également une association entre la consommation d’antidépresseurs et l’accroissement du risque de prééclampsie et d’avortement spontané soutenus par des résultats élevés consistants en comparaison aux autres groupes. Nos résultats sont pertinents à la pratique clinique et plus particulièrement dans le cadre du suivi par un praticien des femmes enceintes requérant un traitement antidépressif.
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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».