Selective serotonin reuptake inhibitors and <i>torsade de pointes</i> : new concepts and new directions derived from a systematic review of case reports
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In the light of the recent United States Food and Drug Administration (FDA) warning to clinicians on using previously approved doses of citalopram because of the purported higher risk of torsade de pointes (TdP), we pursued the broader question: are selective serotonin reuptake inhibitor (SSRI) antidepressant agents as a group unsafe because they might induce QTc interval prolongation and TdP? METHOD: We reviewed the literature and found only 15 case reports (6 of fluoxetine, 1 of sertraline and 8 of citalopram) of SSRI-associated QTc interval prolongation linking to TdP. RESULTS: A total of 13 cases contained sufficient information for analysis. In the setting of TdP, QTc interval prolongation does not clearly relate to SSRI dose. CONCLUSION: Applying conventional statistics as the FDA does may not be the best tool to study this phenomenon because SSRI-associated TdP is a very rare event and hence best understood as an 'extreme outlier'. Despite the limitations inherent in case report material, case reports on drug-associated QTc interval prolongation and TdP provide valuable information that should be considered along with other sources of information for clinical guidance.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».