Risk of intracranial hypertension with intrauterine levonorgestrel
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to quantify the risk of intracranial hypertension (ICH) with the intrauterine levonorgestrel (IUL) device Mirena(®). METHODS: We used the United States Food and Drug Administration's Adverse Events Reporting System (FAERS) database to quantify a reporting odds ratio (ROR) for ICH and Mirena(®). We also conducted a retrospective cohort study using the IMS LifeLink(®) database, comparing the risk of two oral contraceptives ethinyl estradiol (EE) with Mirena(®). A Bayesian sensitivity analysis was performed to account for the effect of body mass index (BMI). RESULTS: The reported odds ratios (ORs) for ICH and papilledema with Mirena(®) were 1.78 (95% confidence interval [CI] 1.41-2.25) and 1.50 (95% CI 1.10-2.05), respectively. In the cohort study, the OR for ICH and EE-norgestimate and EE-norethindrone compared with Mirena(®) were 1.29 (95% CI 0.83-2.00) and 0.31 (95% CI 0.04-2.29), respectively. The presence of a strong confounder BMI did not affect the estimated OR (OR = 1.31, 95% CI 0.73-2.41 for EE-norgestimate; OR = 0.18, 95% CI 0.01-1.27 for EE-norethindrone). CONCLUSION: We found a higher than expected number of reports of ICH with Mirena(®) in the FAERS database. We also found a similar risk of ICH with Mirena(®) compared with the oral contraceptive EE-norgestimate. The higher risk of ICH with EE-norethindrone, another oral contraceptive should be further investigated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».