La cohorte des grossesses du Québec : prévalences et\n conséquences de l’utilisation des médicaments durant la grossesse
Bibliographic record
Abstract
\n Objectif. L’exposition aux médicaments durant la grossesse est fréquente. La\n cohorte des grossesses du Québec (CGQ) a été créée pour étudier l’effet des médicaments\n pris pendant la grossesse. Méthodes. Quatre bases de données administratives\n du Québec, Canada ont été jumelées – médicales, pharmaceutiques, hospitalières,\n démographiques, scolaires. Les grossesses incluses étaient couvertes par le régime\n d’assurance médicaments du Québec 12 mois avant et jusqu’à la fin de la grossesse (36 %\n des femmes de 15 – 45 ans). Résultats. L’analyse inclut 97 680 grossesses. La\n prévalence d’utilisation des médicaments était 74 % avant, 56 % pendant et 80 % suivant la\n grossesse. Les médicaments les plus utilisés durant la grossesse étaient : antibiotiques\n (47 %), antiémétiques (23 %) et anti-inflammatoires non stéroïdiens (AINS) [17 %]. Les\n utilisatrices étaient plus susceptibles d’avoir une fausse-couche, une naissance\n prématurée, un enfant avec une malformation congénitale ou une dépression post-partum que\n les non-utilisatrices (p < 0,01). Conclusion. La prise de médicaments\n demeure élevée en grossesse. La CGQ est un excellent outil pour la recherche\n pharmaco-épidémiologique périnatale.\n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".