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Enregistrement W2613818341 · doi:10.1136/bmj.j1909

Risk of acute myocardial infarction with NSAIDs in real world use: bayesian meta-analysis of individual patient data

2017· review· en· W2613818341 sur OpenAlexaffabout
Michèle Bally, Nandini Dendukuri, Benjamin Rich, Lyne Nadeau, Arja Helin‐Salmivaara, Edeltraut Garbe, James M. Brophy

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory mediators and NSAID effects
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyocardial infarctionMedicineInternal medicineOdds ratioRofecoxibPopulationConfoundingIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To characterise the determinants, time course, and risks of acute myocardial infarction associated with use of oral non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs). Design Systematic review followed by a one stage bayesian individual patient data meta-analysis. Data sources Studies from Canadian and European healthcare databases. Review methods Eligible studies were sourced from computerised drug prescription or medical databases, conducted in the general or an elderly population, documented acute myocardial infarction as specific outcome, studied selective cyclo-oxygenase-2 inhibitors (including rofecoxib) and traditional NSAIDs, compared risk of acute myocardial infarction in NSAID users with non-users, allowed for time dependent analyses, and minimised effects of confounding and misclassification bias. Exposure and outcomes Drug exposure was modelled as an indicator variable incorporating the specific NSAID, its recency, duration of use, and dose. The outcome measures were the summary adjusted odds ratios of first acute myocardial infarction after study entry for each category of NSAID use at index date (date of acute myocardial infarction for cases, matched date for controls) versus non-use in the preceding year and the posterior probability of acute myocardial infarction. Results A cohort of 446 763 individuals including 61 460 with acute myocardial infarction was acquired. Taking any dose of NSAIDs for one week, one month, or more than a month was associated with an increased risk of myocardial infarction. With use for one to seven days the probability of increased myocardial infarction risk (posterior probability of odds ratio >1.0) was 92% for celecoxib, 97% for ibuprofen, and 99% for diclofenac, naproxen, and rofecoxib. The corresponding odds ratios (95% credible intervals) were 1.24 (0.91 to 1.82) for celecoxib, 1.48 (1.00 to 2.26) for ibuprofen, 1.50 (1.06 to 2.04) for diclofenac, 1.53 (1.07 to 2.33) for naproxen, and 1.58 (1.07 to 2.17) for rofecoxib. Greater risk of myocardial infarction was documented for higher dose of NSAIDs. With use for longer than one month, risks did not appear to exceed those associated with shorter durations. Conclusions All NSAIDs, including naproxen, were found to be associated with an increased risk of acute myocardial infarction. Risk of myocardial infarction with celecoxib was comparable to that of traditional NSAIDS and was lower than for rofecoxib. Risk was greatest during the first month of NSAID use and with higher doses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,027
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,185
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations527
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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