Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of diuretics, statins, and inhaled long-acting β2-agonists (LABAs) is linked to muscle cramps but largely by anecdotal evidence. This study sought population-level data to better evaluate these associations. METHODS: Linked health care databases containing prescribing information (December 1, 2000, to November 30, 2008) about 4.2 million residents of British Columbia, Canada, were evaluated using sequence symmetry analysis to determine in adults 50 years or older whether new quinine prescriptions (initiations of cramp treatment) increase in the year following diuretic, statin, or LABA starts. The statistic of interest was the sequence ratio: the number of quinine starts in the year following index drug introduction compared with the number of quinine starts in the preceding year (adjusted for age and time trends in population prescribing). RESULTS: Adjusted sequence ratios (95% CIs) for the 3 drug classes were 1.47 (1.33-1.63 [P < .001]) for diuretics, 1.16 (1.04-1.29 [P = .004]) for statins, and 2.42 (2.02-2.89 [P < .001]) for LABAs. For diuretic subclasses, adjusted sequence ratios (95% CIs) were 2.12 (1.61-2.78 [P < .001]) for potassium sparing, 1.48 (1.29-1.68 [P < .001]) for thiazidelike, and 1.20 (1.00-1.44 [P = .07]) for loop. For LABA subclasses, adjusted sequence ratios (95% CIs) were 2.17 (1.56-3.02) for LABAs alone and 2.55 (2.06-3.12) for LABAs-corticosteroids (P < .001 for both). CONCLUSIONS: Cramp treatment was substantially more likely in the year following introduction of LABAs, potassium-sparing diuretics, or thiazidelike diuretics, and 60.3% of quinine users (individuals experiencing cramp) received at least 1 of these medications during a 13-year period. In contrast, statin and loop diuretic associations were small. Physicians should be mindful that the use of these medications may worsen symptoms in patients experiencing nocturnal leg cramps.
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».