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Enregistrement W2097195964 · doi:10.1136/bmjopen-2013-002857

Comparing two types of macrolide antibiotics for the purpose of assessing population-based drug interactions

2013· article· en· W2097195964 sur OpenAlexafffundabout
Jamie L Fleet, Salimah Z. Shariff, David G. Bailey, Sonja Gandhi, David N. Juurlink, Danielle M. Nash, Muhammad Mamdani, Tara Gomes, Amit M Patel, Amit X. Garg

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensUniversity of TorontoLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteInstitute for Clinical Evaluative SciencesWestern University
Organismes subventionnairesInstitute for Clinical Evaluative SciencesOntario Ministry of Health and Long-Term CareSchulich School of Medicine and DentistryAcademic Medical Organization of Southwestern OntarioLondon Health Sciences CentreLawson Health Research Institute
Mots-clésMedicineAzithromycinClarithromycinInternal medicineRetrospective cohort studyPopulationAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Clarithromycin strongly inhibits enzyme cytochrome P450 3A4, preventing the metabolism of some other drugs, while azithromycin is a weak inhibitor. Accordingly, blood concentrations of other drugs increase with clarithromycin coprescription leading to adverse events. These macrolide antibiotics also differ on other properties that may impact outcomes. In this study, we compared outcomes in two groups of macrolide antibiotic users in the absence of potentially interacting drugs. DESIGN: Population-based retrospective cohort study. SETTING: Ontario, Canada, from 2003 to 2010. PATIENTS: Patients (mean 74 years) prescribed clarithromycin (n=52 251) or azithromycin (referent group, n=46 618). MAIN OUTCOMES: The primary outcomes were hospital admission within 30 days of a new antibiotic prescription with any of the 12 conditions examined separately (acute kidney injury, acute myocardial infarction, neuroimaging (proxy for delirium), hypotension, syncope, hyperkalaemia, hyponatraemia, hyperglycaemia, arrhythmia, ischaemic stroke, gastrointestinal bleeding and sepsis). The secondary outcome was mortality. RESULTS: The baseline characteristics of the two groups, including patient demographics, comorbid conditions, infection type and prescribing physician specialty, were nearly identical. The median daily dose was 1000 mg for clarithromycin and 300 mg for azithromycin and the median duration of dispensing antibiotics was 10 and 5 days, respectively. There was no difference between the groups in the risk of hospitalisation for any condition studied (relative risk ranged from 0.67 to 1.23). Compared with azithromycin, clarithromycin was associated with a slightly higher risk of all-cause mortality (0.46% vs 0.37%, relative risk 1.25, 95% CI 1.03 to 1.52). CONCLUSIONS: Clarithromycin can be used to assess drug interactions in population-based studies with azithromycin serving as a control group. However, any differences in mortality observed between the two antibiotic groups in the setting of other drug use may be partially attributable to factors beyond the inhibition of drug metabolising enzymes and transporters, as the difference for this outcome was significant.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,301
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations27
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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