Use of Non-Steroidal Anti-Inflammatory Drugs That Elevate Cardiovascular Risk: An Examination of Sales and Essential Medicines Lists in Low-, Middle-, and High-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Certain non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) (e.g., rofecoxib [Vioxx]) increase the risk of heart attack and stroke and should be avoided in patients at high risk of cardiovascular events. Rates of cardiovascular disease are high and rising in many low- and middle-income countries. We studied the extent to which evidence on cardiovascular risk with NSAIDs has translated into guidance and sales in 15 countries. METHODS AND FINDINGS: Data on the relative risk (RR) of cardiovascular events with individual NSAIDs were derived from meta-analyses of randomised trials and controlled observational studies. Listing of individual NSAIDs on Essential Medicines Lists (EMLs) was obtained from the World Health Organization. NSAID sales or prescription data for 15 low-, middle-, and high-income countries were obtained from Intercontinental Medical Statistics Health (IMS Health) or national prescription pricing audit (in the case of England and Canada). Three drugs (rofecoxib, diclofenac, etoricoxib) ranked consistently highest in terms of cardiovascular risk compared with nonuse. Naproxen was associated with a low risk. Diclofenac was listed on 74 national EMLs, naproxen on just 27. Rofecoxib use was not documented in any country. Diclofenac and etoricoxib accounted for one-third of total NSAID usage across the 15 countries (median 33.2%, range 14.7-58.7%). This proportion did not vary between low- and high-income countries. Diclofenac was by far the most commonly used NSAID, with a market share close to that of the next three most popular drugs combined. Naproxen had an average market share of less than 10%. CONCLUSIONS: Listing of NSAIDs on national EMLs should take account of cardiovascular risk, with preference given to low risk drugs. Diclofenac has a risk very similar to rofecoxib, which was withdrawn from worldwide markets owing to cardiovascular toxicity. Diclofenac should be removed from EMLs.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».