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Enregistrement W2077589574 · doi:10.1212/wnl.0b013e3181f96253

Statin use and risk of epilepsy

2010· article· en· W2077589574 sur OpenAlexaffabout
Mahyar Etminan, Ali Samii, James M. Brophy

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNested case-control studyInternal medicineCohortStatinCohort studyEpilepsyConfoundingConfidence intervalPropensity score matchingPopulationLogistic regressionRelative riskPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the potential efficacy of hydroxymethyl-glutaryl-coenzyme A reductase inhibitors (statins) in the prevention of epilepsy. METHODS: This study was a population-based, nested case-control study among older adults in the province of Quebec, Canada. The primary cohort consisted of cardiovascular patients who had received a revascularization procedure. Within the cohort, those with the primary hospital diagnosis of epilepsy were identified (cases). Each case was matched to 10 controls by age and cohort entry time. Potential confounders were adjusted using a conditional logistic regression model. A sensitivity analysis was performed using propensity score matching. RESULTS: The initial cohort consisted of 150,555 subjects. Within the cohort, 217 hospital-diagnosed cases of epilepsy and 2,170 corresponding controls were identified. The adjusted rate ratio (ARR) for epilepsy among current statin users was 0.65 (95% confidence interval [CI] 0.46-0.92). The ARR for past users of statins was 0.72 (95% CI 0.39-1.30). No benefit was found for the control drug groups, including nonstatin cholesterol-lowering drugs, β-blockers, and angiotensin-converting enzyme inhibitors (1.00 [95% CI 0.45-2.20], 1.04 [95% CI 0.74-1.47], and 0.94 [95% CI 0.66-1.33]). CONCLUSIONS: These results suggest that statin use decreases the risk of hospitalization for epilepsy. Because of its observational nature, this study requires future research to confirm these intriguing findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations89
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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