SSRI Treatment—Associated Stroke: Causality Assessment in Two Cases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the probability of cerebrovascular adverse drug reactions (CV-ADRs) due to treatment with selective serotonin-reuptake inhibitors (SSRIs) using 2 causality methods. case summaries: Two patients with the possibility of SSRI-related stroke were referred for causality assessment. Causality assessment was performed using an adverse drug reaction probability scale, as well as clinical and radiologic parameters. A 31-year-old white man, who had been receiving paroxetine 200 mg/day over a period of 3 years, developed ischemic stroke involving left middle cerebral artery. The second patient was a 46-year-old white woman with a history of recurrent depression who developed delirium and ischemic stroke while she was taking a combination of paroxetine 50 mg/day, trazodone 200 mg/day, and bupropion 150 mg/day. DISCUSSION: Carotid and cardiothromboembolism were found to be the major etiological factors for ischemic stroke. Accounting for the temporal relation, prior reports of SSRI treatment-associated CV-ADRs, and the pharmacologic action of serotonin on coagulation and the vascular system, the possible contribution of SSRIs to stroke in these patients was considered. An objective causality assessment using the Naranjo probability scale revealed that a CV-ADR was possible. However, the nature of the stroke, plus clinical and radiologic findings, were inconsistent with known pathophysiologic mechanisms linking SSRIs and stroke in these patients. CONCLUSIONS: Causality assessment may improve unbiased recognition, management, and voluntary reporting of infrequent adverse effects such as SSRI treatment-related cerebrovascular accident.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».