Antiepileptic drugs and risk of suicide attempts: a case–control study exploring the impact of underlying medical conditions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Randomized-controlled trials and claims databases suggest that antiepileptic drug (AED) use may increase the risk of suicide attempts (SA). The present case-control study explores the impact of underlying indications on this potential association. METHODS: Physicians collected the medical history; prior 12-month drug use was obtained from standardized telephone interviews with patients. The association between AED use and SA was explored using multivariate conditional logistic regression. The analyses were replicated after stratification on depression and neurological disorders (epilepsy, migraine, and chronic neuropathic pain). RESULTS: Between 2008 and 2012, 506 adults with an incident SA were recruited in suicide treatment centers from across France and socio-demographically matched to 2829 controls from primary care settings. The association between AED use and odds of SA was not significant overall (odds ratio [OR], 1.5; 95% confidence interval [CI], 0.9-2.4). No association was observed for patients with neurological disorders (OR, 1.1; 95%CI, 0.5-2.4) as opposed to patients with depression (OR, 1.6; 95%CI, 1.0-2.5), but unmeasured confounding was suspected. CONCLUSIONS: Our results suggest that the association observed between AED use and increased odds of non-fatal SA in patients with either a lifetime history of depression or no neurological disorder may be explained by the presence of an underlying psychiatric disorder. Accounting for underlying indications is crucial in drug safety studies, as these can cause a reported association (or lack thereof) to be misleading. This may require the prospective collection of medical data at a patient level. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».