Association of Antiepileptic Drugs With Nontraumatic Fractures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the relationship between antiepileptic drug (AED) use and nontraumatic fractures in those aged 50 years and older. DESIGN: Retrospective matched cohort study. PARTICIPANTS: A total of 15,792 persons, identified through the Population Health Research Data Repository from Manitoba, Canada, with nontraumatic fractures of the wrist, hip, and vertebra occurring between 1996 and 2004. Each patient was matched for age, sex, ethnicity, and comorbidity with up to 3 controls (n = 47,289). INTERVENTIONS: Prior AED use (carbamazepine, clonazepam, ethosuximide, felbamate, gabapentin, lamotrigine, levetiracetam, oxcarbazepine, phenobarbital, phenytoin, pregabalin, primidone, topiramate, valproic acid, and vigabatrin) was determined from pharmacy data in the repository. Odds ratios (OR) for fracture from AED exposure were adjusted for sociodemographic and comorbidity factors known to affect fracture risk. RESULTS: A significant increase in fracture risk was found for most of the AEDs being investigated (carbamazepine, clonazepam, gabapentin, phenobarbital, and phenytoin). The adjusted ORs ranged from 1.24 (95% confidence interval [CI], 1.05-1.47) for clonazepam to 1.91 (95% CI, 1.58-2.30) for phenytoin. The only AED not associated with increased fracture risk was valproic acid (adjusted OR, 1.10; 95% CI, 0.70-1.72). CONCLUSIONS: Most AEDs were associated with an increased risk of nontraumatic fractures in individuals aged 50 years or older. Further studies are warranted to assess the risk of nontraumatic fractures with the newer AEDs and to determine the efficacy of osteoprotective medications in this population.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».