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Enregistrement W1799154981 · doi:10.1111/j.1365-2125.2012.04224.x

Use of antidepressant serotoninergic medications and cardiac valvulopathy: a nested case–control study in the health improvement network (THIN) database

2012· article· en· W1799154981 sur OpenAlexaff
Francesco Lapi, Federica Nicotra, Lorenza Scotti, Alfredo Vannacci, Mary Ann Thompson, Francesco Pieri, Niccolò Mugelli, Antonella Zambon, Giovanni Corrao, Alessandro Mugelli, Annalisa Rubino

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Clinical Pharmacology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntidepressantSerotonergicConfidence intervalCohortNested case-control studyOdds ratioCohort studyInternal medicineDatabaseSerotonin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WHAT IS ALREADY KNOWN ABOUT THIS SUBJECT • Some medications can induce cardiac valvulopathy by acting on 5‐HT2B receptors. • Antidepressant serotoninergic medications may activate 5‐HT2B receptors via a direct or an indirect mechanism. WHAT THIS STUDY ADDS • These data do not appear to support an association between exposure to antidepressant serotoninergic medications and an increased risk of cardiac valvulopathy. AIMS To quantify the risk of cardiac valvulopathy (CV) associated with the use of antidepressant serotoninergic medications (SMs). METHODS We conducted a case–control study nested in a cohort of users of antidepressant SMs selected from The Health Improvement Network database. Patients who experienced a CV event during follow‐up were cases. Cases were ascertained in a random sample of them. Up to 10 controls were matched to each case by sex, age, month and year of the study entry. Use of antidepressant SMs during follow‐up was defined as current (the last prescription for antidepressant SMs occurred in the 2 months before the CV event), recent (in the 2–12 months before the CV event) and past (>12 months before the CV event). We fitted a conditional regression model to estimate the association between use of antidepressant SMs and the risk of CV by means of odds ratios (ORs) and corresponding 95% confidence intervals (CIs). Sensitivity analyses were conducted to test the robustness of our results. RESULTS The study cohort included 752 945 subjects aged 18–89 years. Throughout follow‐up, 1663 cases (incidence rate: 3.4 per 10 000 person‐years) of CV were detected and were matched to 16 566 controls. The adjusted OR (95% CI) for current and recent users compared with past users of antidepressant SMs were 1.16 (0.96–1.40) and 1.06 (0.93–1.22), respectively. Consistent effect estimates were obtained when considering cumulative exposure to antidepressant SMs during follow‐up. CONCLUSIONS These results would suggest that exposure to antidepressant SMs is not associated with an increased risk of CV.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,375 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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