Tolerability of losartan, angiotensin converting enzyme inhibitors and calcium channel blockers in current clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
The occurrence of side effects may contribute to a weak adherence to drug treatment. Therefore, losartan seems an attractive antihypertensive drug since, in clinical trials, the proportion of patients reporting side effects is lower among those on this drug than among those on angiotensin converting enzyme inhibitors (ACEI) or on calcium channel blockers (CCB). However, outside the experimental environment of clinical trials, little is known about the comparative tolerability of losartan with ACEI and CCB. We estimated the 3-month cumulative incidence of side effects among losartan, ACEI and CCB users, and assessed whether losartan is less associated with side effects than ACEI and CCB. We conducted a prospective cohort study through a network of 173 pharmacies across Canada where were identified individuals newly prescribed losartan, ACEI or CCB as a monotherapy. We interviewed individuals by telephone three times over a 3-month period. We analysed data using a multivariate logistic regression model. Out of 663 eligible individuals, the 3-month cumulative incidence of side effects was 52.5%, 60.2% and 69.6% for individuals treated with losartan, ACEI and CCB respectively. After adjustment for age, gender, level of education, symptoms perceived the week before entering the study, prior use of antihypertensive drugs, current use of any other drug, drug insurance coverage and duration of hypertension, the odds of reporting a side effect were significantly higher among individuals on ACEI (Odds ratios (OR) = 1.78, 95% Confidence Interval (CI) 1.02–3.12) or on CCB (OR = 2.65, 95% CI 1.47–4.78), than among those on losartan. In a naturalistic setting, we observed that losartan has a better tolerability than ACEI and CCB.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».