Should We be Worried About QTc Prolongation Using Citalopram? A Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Summarize available information regarding clinical impact of citalopram on the QTc interval. METHODS: A literature search was conducted in Pubmed, EMBASE, and Cochrane databases using the MeSH term "long QT syndrome" and key word "citalopram" on July 11, 2014. RESULTS: Thirty-one studies were evaluated with 4 included in this review. Studies were excluded if they reported acute overdoses of citalopram or did not report on patient-specific risk factors for long QT syndrome (eg, hypokalemia, bradycardia, and increased age). The majority of the available data is derived from case reports. A number of confounders complicate the determination of a causal link between QTc prolongation and citalopram. Of the 4 studies included for review, none identified significant QTc prolongation in patients taking citalopram 20 to 60 mg daily without the patients having one or more patient-specific risk factors for prolonged QTc. CONCLUSION: There is insufficient evidence to establish a causal link between citalopram 20 to 60 mg orally daily and increased risk of TdP. Further research is required to determine the clinical impact and association between citalopram 20 to 60 mg daily and QTc prolongation.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».