Risk of Gambling Disorder and Impulse Control Disorder With Aripiprazole, Pramipexole, and Ropinirole
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recently, the US Food and Drug Administration issued a warning regarding the potential risk of gambling disorder, but large epidemiologic studies are lacking. METHODS: We used a large health claims database from the United States and conducted a nested case-control study. Cases were defined as subjects newly diagnosed with gambling disorder or impulse control disorder. For each case, 10 controls were selected and matched to cases by age and follow-up time and calendar time. Adjusted rate ratios were computed with conditional logistic regression. RESULTS: There are 355 cases of gambling disorder and 3550 controls along with 4341 cases of impulse control disorder and 43,410 corresponding controls. After adjusting for confounders, users of aripiprazole demonstrated an increased risk of pathologic gambling (rate ratio [RR], 5.23; 95% confidence interval [CI], 1.78-15.38) and impulse control disorder (RR, 7.71; 95% CI, 5.81-10.34). The risk was also elevated for pramipexole or ropinirole for both gambling disorder and impulse control disorder (RR, 7.61; 95% CI, 2.75-21.07; RR, 3.28; 95% CI, 2.31-4.66, respectively). CONCLUSIONS: Our study confirms an association between aripiprazole, pramipexole, or ropinirole and impulse control disorder and gambling disorder.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».