Varenicline and Risk of Self-Harm: A Nested Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking remains a serious public health concern. Pharmacotherapy for smoking cessation, including bupropion and varenicline, are proven means to increase quit rates. Post-marketing reports describing suicidal behaviours have raised concerns about the safety of varenicline. However, whether varenicline imparts a higher risk of suicide relative to bupropion remains uncertain. METHODS: A population-based nested case-control study in Ontario, Canada, from April 1, 2011 to March 31, 2015 was conducted. Subjects were residents of Ontario aged 18 years and older with publicly funded drug coverage receiving either bupropion or varenicline for smoking cessation. We defined cases were those with a hospitalization or emergency department visit for suicide or non-fatal self-harm within 90 days of treatment. For each case, we identified up to fifty controls from the same cohort matched on age, sex, history of self-harm, use of selected psychotropic medications, alcohol abuse and prior admission to a mental health unit. Adjusted odds ratio were used to compare the risk of suicide/self-harm of varenicline to bupropion. RESULTS: We identified 331 cases and 5,346 matched-controls. Following adjustment for potential confounders, we found that varenicline was not associated with an increased risk of suicide/self-harm relative to bupropion (adjusted odds ratio 1.15; 95% confidence interval 0.71 to 1.87). INTERPRETATION: Treatment with varenicline does not appear to significantly increase the risk of suicide or self-harm relative to bupropion.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».