研究发现孕期前三个月使用四环素不会增加出生缺陷风险Study finds no birth defect risk from tetracycline use during first trimester of pregnancy

环球医讯 / 健康研究来源:www.cidrap.umn.edu美国 - 英语2024-11-16 05:51:00 - 阅读时长3分钟 - 1419字
瑞典研究人员在《JAMA Network Open》上发表的研究表明,孕期前三个月使用四环素类抗生素不会增加重大先天畸形的风险。
孕期四环素出生缺陷风险JAMANetworkOpen瑞典队列研究先天畸形多西环素混杂因素
研究发现孕期前三个月使用四环素不会增加出生缺陷风险

一项新的研究发现,孕妇在怀孕前三个月使用四环素类抗生素并不会增加重大先天畸形(MCMs)的风险。该研究结果于昨日发表在《JAMA Network Open》上。

这项研究是一项基于人群的队列研究,使用了2006年7月1日至2018年12月31日期间瑞典健康和人口登记数据,涉及出生的儿童。研究比较了在怀孕前三个月暴露于四环素类抗生素的儿童和未暴露的儿童中,MCMs的发生情况,包括心脏缺陷、唇裂、腭裂和神经管缺陷等。

抗生素是孕期最常开具的药物之一,但四环素类药物从第二孕期开始不被推荐使用,因为它们可以通过胎盘,可能抑制骨骼生长并导致牙齿终生变色。由瑞典卡罗林斯卡研究所领导的研究团队希望了解这些担忧是否也适用于怀孕前三个月的四环素使用。

“安全信息对于指导开药和在临床情况下必要使用四环素时沟通风险至关重要,”研究作者写道。“我们的目标是调查怀孕前三个月四环素暴露与重大先天畸形(MCMs)风险之间的关联。”

婴儿未见MCM风险增加

研究人员分析了来自瑞典处方药物登记的数据,该登记记录了瑞典所有药店填写的处方。数据显示,在超过120万名儿童中,有6,341名婴儿(0.5%)在怀孕前三个月暴露于四环素,主要为多西环素(78.2%)。通过倾向评分匹配来控制混杂因素,研究人员比较了6,341名四环素暴露婴儿和63,316名未暴露婴儿的结果。

在怀孕前三个月暴露于四环素的252名婴儿中,有252名被诊断出任何一种MCM,而未暴露的婴儿中有2,454名。四环素暴露婴儿中任何MCM的患病率为每1000名婴儿39.75例,未暴露婴儿中为每1000名婴儿38.76例。

两组之间任何MCM的风险没有差异(相对风险,1.03;95%置信区间[CI],0.90至1.16)。具体四环素物质的相对风险分别为:多西环素1.07(95% CI,0.93至1.23)、赖甲环素0.83(95% CI,0.60至1.15)和四环素-土霉素0.78(95% CI,0.32至1.92)。

对次要结局的分析发现,12个主要畸形器官系统亚组中的10个和16个个体畸形中均未见风险增加。观察到神经系统异常(1.92;95% CI,0.98至3.78)和眼异常(1.76;95% CI,1.07至2.91)的风险较高,但在扩展至3岁随访的敏感性分析中未得到支持。

作者表示,这项研究因其规模远大于以往关于四环素暴露和MCMs的研究,并提供了以前未报告的MCM类别的新证据而引人注目。“结合广泛的混杂控制和敏感性分析以测试结果的稳健性,我们的发现扩展了先前有关MCMs风险的证据,提高了精度,并涵盖了广泛的MCM亚组和个体MCMs,”他们写道。

然而,他们认为仍需更大规模的研究来排除某些畸形亚组和个别畸形的风险。

“治疗孤儿”

在一篇伴随的社论中,华盛顿特区儿童国家医院的John van den Anker博士指出,仍需进行更多研究,因为关于孕期使用四环素,尤其是多西环素的安全性问题仍然存在。“这种必要的知识缺乏归根结底是因为孕妇仍被视为‘治疗孤儿’,”他写道。“历史上,出于善意保护脆弱胎儿的考虑,孕妇(和潜在生育能力者)一直被排除在临床试验之外。”

van den Anker表示,应优先进行关注孕期不同阶段药物暴露不良影响的临床试验和全球登记。“在此之前,每位医疗保健提供者及其怀孕患者都需要权衡治疗的益处与对胎儿的潜在风险,”他总结道。


(全文结束)

大健康

猜你喜欢

  • 哪种AI聊天机器人能最准确地评估癌症病例?哪种AI聊天机器人能最准确地评估癌症病例?
  • 源自爱尔兰民间传说的基因可能有助于神经损伤恢复源自爱尔兰民间传说的基因可能有助于神经损伤恢复
  • 患者对AI的回答比医生更满意患者对AI的回答比医生更满意
  • AI生成的患者门户消息获褒贬不一的评价AI生成的患者门户消息获褒贬不一的评价
  • 哪种AI聊天机器人能最准确地评估癌症病例?哪种AI聊天机器人能最准确地评估癌症病例?
  • Chat GPT Plus 能否证明其在医疗环境中的整体有效性?Chat GPT Plus 能否证明其在医疗环境中的整体有效性?
  • AI生成的患者门户消息获褒贬不一的评价AI生成的患者门户消息获褒贬不一的评价
  • AI能否改善医生的诊断?研究得出结论AI能否改善医生的诊断?研究得出结论
  • AI需进一步改进以做出良好的医疗决策AI需进一步改进以做出良好的医疗决策
  • AI生成的患者门户消息获得褒贬不一的评价AI生成的患者门户消息获得褒贬不一的评价
大健康
大健康

热点资讯

大健康

全站热点

大健康

全站热文

大健康