Trends in the coprescription of proton pump inhibitors with clopidogrel: an ecological analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In early 2009, 2 observational studies and a US Food and Drug Administration (FDA) advisory addressed the drug interaction between proton pump inhibitors (PPIs) and clopidogrel. One study suggested that pantoprazole could be used safely in this setting, whereas the other study and the FDA advisory did not distinguish among PPIs. We examined trends in PPI prescribing among clopidogrel recipients in the period following these events. METHODS: We conducted a population-based time series analysis of Ontario residents aged 66 years or older for whom clopidogrel was prescribed between Apr. 1, 1999, and Sept. 30, 2013. We determined the proportion of clopidogrel recipients dispensed a PPI during each quarter and the proportions who received pantoprazole or other PPIs. The outcome of interest was change in the use of pantoprazole. RESULTS: In the final quarter of 2008, pantoprazole represented 23.7% of all PPI prescriptions dispensed to patients receiving clopidogrel. Following the publications and FDA advisory in early 2009, pantoprazole use increased substantially. By the end of 2009, this medication accounted for 52.5% of all PPI prescriptions issued to patients receiving clopidogrel; by the end of the study period, it accounted for 71.0% of all PPI prescriptions dispensed to such patients (p < 0. 001). We also observed a modest drop in overall PPI use among clopidogrel recipients beginning in early 2009. INTERPRETATION: In 2009, the prescribing of PPIs with clopidogrel changed substantially in Ontario, with pantoprazole rapidly becoming the most commonly prescribed agent in its class. However, a modest decline in overall PPI use also occurred that may reflect suboptimal translation of emerging drug safety information to clinical practice.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».