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# 健康科学# 医療情報学

妊娠 outcomes に対する薬の影響

妊婦の早産リスクに対する薬の影響を調べてる。

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薬と妊娠のリスク薬と妊娠のリスクらかになった。研究によると、薬が早産率に及ぼす影響が明
目次

製薬会社は、薬を一般に発売する前に臨床試験を行うんだ。この試験は、薬に対しての悪影響、つまり有害薬反応(ADR)を見つけたり理解するのに重要なんだって。研究によると、深刻なADRは入院患者の約6.7%で発生していて、医療システムにおいて病気や死に大きく寄与しているんだ。外来の場合は、影響を受ける人の割合は掴みにくいけど、3%から38%の人が影響を受ける可能性があるって言われてる。この統計は、思わぬ薬反応がよくある問題だって示してる。

薬の試験の大きな課題は、妊婦が特にその薬のためにデザインされてない限り、試験から除外されることが多いってこと。だから、妊婦に関する薬の安全性、効果、用量の情報は、主に男性や非妊娠者を対象にした研究に頼っているんだ。妊婦はユニークな身体の変化を経験するから、薬が体内でどう働くかに影響を与えることがあるんだよ。つまり、標準的な薬理学に基づくガイダンスは彼女たちには当てはまらないかもしれなくて、思わぬ薬反応のリスクが高くなる。

限られた安全データにもかかわらず、多くの妊婦が薬を服用しているんだ。調査によると、妊婦の約94%が妊娠中に少なくとも1種類の薬を使っていて、平均で4種類以上使っているんだって。処方薬の使用は世界中で異なっていて、2008年にはアメリカで妊婦の約49%が処方を受けている報告がある。

妊婦の間での薬の広範な使用と、このグループを臨床試験で研究するのが難しいことを考えると、研究者たちは妊娠中の薬の影響をよりよく理解するために現実のデータに目を向けているんだ。電子健康記録(EHR)は、患者の健康履歴、薬の使用、健康結果に影響を与える他の要因に関する豊富な情報を持っている。現在進行中の研究は、このデータを使ってADRや薬の相互作用を研究する方法の改善に焦点を当てている。

でも、妊娠中の薬に関する研究は、データ駆動型ヘルスケアの進歩に追いついていないんだ。薬が妊娠に与える影響を良い面と悪い面の両方を調べるための構造的アプローチを作る必要があるんだ。この研究は、妊娠結果に対する薬の影響についてテスト可能な考えを生み出し、妊婦のための薬の安全性を確保するために不可欠だよ。

37週未満で赤ちゃんが生まれる早産(PTB)が私たちのメインの焦点なんだ。PTBは新生児の合併症の主要な原因で、赤ちゃんと母親の健康問題に大きく寄与している。周産期死亡や長期的な健康問題の大きな割合を占めているんだよ。

PTBを研究するために、膨大な数の患者記録に対して傾向スコアマッチングという方法を使ったんだ。それによって、薬とPTBリスクとの関係についてアイデアを迅速に生成して優先順位を付けることができた。私たちは、PTBに関連する未知の薬の影響がまだあると信じているよ。

研究デザイン、設定、参加者

私たちの研究は、アメリカのProvidence St. Joseph Health(PSJH)ネットワーク内で行われた、都市と田舎の両方にサービスを提供する医療システムだよ。2013年1月1日から2022年12月31日までに無事出産した妊婦に焦点を当てたんだ。

543,000件以上の患者記録から、双子や20週未満の妊娠は除外したから、妊娠前後に継続的な医療を受けていた18歳から45歳の患者が約510,488人残ったんだ。バイアスを軽減するために、妊娠180日前に少なくとも1回は医者に行った人だけを含めたよ。

私たちのレビューは倫理委員会に承認されて、プライバシーに最低限のリスクしかないから、個別の同意は必要なかったんだ。妊娠中のすべての薬の記録を分類して、異なる薬への暴露に基づいて患者をグループに分けたよ。信頼できる結果を保証するために、処方が十分にある薬のみに焦点を当てたんだ。

患者特性の分析

母親の健康、妊娠の背景、妊娠前や妊娠中の健康問題など、いくつかの要因に関するデータを収集したんだ。年齢、人種、健康保険の種類、妊娠前の体重、アルコールや薬物の使用などの情報が含まれているよ。

私たちは3つの異なる患者データセットを使って詳細な分析を行った。最初のセットは健康問題なしの基本的な特性だけを含んでいた。2番目のセットは妊娠前の健康問題を考慮した。3番目のセットは、妊娠前後の最も一般的な健康問題を考慮した。私たちはこの情報を使って、薬が妊娠に与える影響を理解するのを良くしたいと考えているんだ。

処方パターン

私たちは、医療システム内の妊婦の処方率を調べたんだ。私たちの見解によると、処方率は2013年の58.5%から2022年には75.3%に増加したんだ。外来の処方は入院よりも顕著に増加したよ。

年齢層、保険の種類、人種の違いによる処方パターンの違いも発見したんだ。若い母親の処方率が最も高くて、年齢が上がるにつれて低下していった。健康問題が多い人ほど処方される可能性が高くて、90%以上が健康関連の診断が多い患者は処方を受けていたよ。

薬と早産リスク

私たちは、さらに研究するのに十分な処方がある175種類の薬を特定したんだ。特定の薬を使用した人と使用しなかった人を比較して、PTB、低出生体重(LBW)、妊娠週数に対して小さい(SGA)のリスクを推定したよ。

マッチング技術を使って、似た特性を持つ患者のグループを形成したから、薬がPTBリスクに与える影響を見られるようになった。全体で、PTBリスクに関連する76種類の薬を発見し、一般的な健康問題と妊娠中の状況を考慮すると58種類に絞り込んだよ。

この分析から、私たちは3つの薬に注目した:セルトラリン、アシクロビル、硫酸鉄。

  • セルトラリンは抗うつ薬なんだ。妊娠前にうつ病と診断された女性に対する影響を調べた結果、服用している人は服用しない人よりもPTBを経験する可能性が高かったよ。

  • アシクロビルは、ヘルペスウイルスによる感染を治療するのに使われる。アシクロビルの早期使用とPTBリスクの関連性を最初に見つけたけど、治療ガイドラインでは妊娠36週目ごろから始めることを推奨しているから、実際には多くの患者がその時点を過ぎていたかもしれないことが影響したかもしれない。

  • 硫酸鉄は鉄欠乏性貧血のために処方される薬で、PTBに関連している状態なんだ。貧血患者の間でその影響を調べたけど、PTBリスクとの重要な関連性は見られなかったよ。

結論と意義

この研究は、妊娠中の薬の影響をより理解するために電子健康データを使用する上で大きな一歩を示しているんだ。私たちは妊婦が薬を服用する高い割合を見つけて、他の研究で見られる傾向を反映しているよ。調査期間中に全体の処方率は増加したけど、特定の年齢層は使用率が低かったんだ。

一つの重要なポイントは、薬と妊娠の関係についてさらなる探索が必要だってこと。特定の薬とPTBリスクとの潜在的な関連を見つけたけど、いくつかのシグナルは現実を反映していないかもしれないことも認識したんだ。

大きなデータセットがあるにもかかわらず、いくつかの制限が存在するんだ。例えば、特定の患者グループに焦点を当てたせいで、私たちの発見にバイアスが生じる可能性がある。そして、すべての薬が私たちの分析で均等に表現されていなかった可能性もあるよ。

結論として、この研究は薬と妊娠結果の複雑な関係を明らかにしているんだ。この結果は、妊婦にとって薬の安全性と効果を確保するために継続的な研究の必要性を強調しているよ。これらの発見を探求し、将来の医療実践に役立つ洞察を生み出すためには、適切な検証が重要なんだ。

オリジナルソース

タイトル: Detection of Drug Effect Signals Associated with Adverse Pregnancy Outcomes Using Propensity Score Matching at Scale

概要: ObjectiveWe applied propensity score matching method at scale on patient records to confirm signals of known drug effects on preterm birth and detect previously unidentified potential drug effects. Materials and MethodsThis was a retrospective study on women who had continuity of care at Providence St. Joseph Health (PSJH) both before and after pregnancy and delivered live births between 2013/01/01 and 2022/12/31 (n=365,075). Our exposures of interest were all outpatient medications prescribed during pregnancy. We limited our analyses to medication that met the minimal sample size (n=600). The primary outcome of interest was preterm birth. Secondary outcomes of interest were small for gestational age and low birth weight. We used propensity score matching at scale to evaluate the risk of these adverse pregnancy outcomes associated with drug exposure after adjusting for demographics, pregnancy characteristics, and comorbidities. ResultsThe total medication prescription rate increased from 58.5% to 75.3% (P

著者: Jennifer J. Hadlock, Y. M. Hwang, S. N. Piekos, Q. Wei, N. D. Price, L. Hood

最終更新: 2024-03-24 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.03.21.24304579

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.03.21.24304579.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。

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