An increased risk of road traffic accidents after prescriptions of lithium or valproate?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Studies have shown that lithium may cause psychomotor and cognitive impairment and impose an increased risk of traffic accidents. The antiepileptic drug valproate is also used as a mood stabilizer, but the impact on traffic safety has not been studied. The objective of the present study was to examine whether the use of lithium or valproate increased the risk of being involved in traffic accidents. METHODS: Between April 2004 and September 2006, information on prescriptions, road accidents and emigrations/deaths was obtained from three Norwegian population-based registries. Data on people between the ages 18-70 (3.1 million) were linked. Exposure consisted of receiving prescriptions for either lithium or valproate. Standardized incidence ratios (SIRs) were calculated by comparing the incidence of motor vehicle accidents during time exposed with the incidence over the time not exposed. Lithium was studied separately from valproate. RESULTS: During the study period, 20,494 road accidents occurred including 36 while exposed to lithium and 31 while exposed to valproate. The overall accident risk was neither increased after having received prescriptions for lithium (SIR 1.3; 95%CI: 0.9-1.8), nor after having received a prescription for valproate (SIR 0.9; 0.6-1.3). The exception was a three-fold increase in risk for younger female drivers exposed to lithium. CONCLUSIONS: We found no increase in the traffic accident risk after being exposed to lithium or valproate, except for young female drivers on lithium. This may be because these drugs carry no increased risk or because patients exposed to these drugs refrain from driving.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».