The FDA alert on suicidality and antiepileptic drugs: Fire or false alarm?
Notice bibliographique
Résumé
In January 2008, the U.S. Food and Drug Administration (FDA) issued an alert about an increased risk for suicidality in 199 clinical trials of 11 antiepileptic drugs (AEDs) for three different indications, including epilepsy. An advisory panel voted against a black-box warning on AED labels, and the FDA has accepted this recommendation. We discuss three potential problems with the alert. First, adverse event data were used rather than systematically collected data. Second, the 11 drugs grouped together as a single class of AEDs have different mechanisms of action and very different relative risks, many of which were not statistically significant and some of which were smaller than one. These facts suggest that they should not be grouped as a class. Third, the risk of adverse effects from uncontrolled seizures almost certainly outweighs the small risk of suicidality. We place our comments in the context of a review of the literature on suicidality and depression in epilepsy and the sparse literature on AEDs and suicidality. We recommend that all patients with epilepsy be routinely evaluated for depression, anxiety, and suicidality, and that future clinical trials include validated instruments to systematically assess these conditions to determine whether the possible signal observed by the FDA is real.
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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 | 0,012 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».