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Enregistrement W2756926107 · doi:10.1111/epi.13904

Serotonin reuptake inhibitors and mortality in epilepsy: A linked primary‐care cohort study

2017· article· en· W2756926107 sur OpenAlexaff
Colin B. Josephson, Arturo González-Izquierdo, Spiros Denaxas, Natalie Fitzpatrick, Tolulope T. Sajobi, Jordan D. T. Engbers, Scott B. Patten, Nathalie Jetté, Samuel Wiebe

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésInterquartile rangeMedicineHazard ratioEpilepsyComorbidityProportional hazards modelInternal medicineMedical prescriptionCohortPediatricsDepression (economics)CoronerCohort studyConfidence intervalPsychiatryPoison controlEmergency medicineInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Preliminary evidence suggests that serotonin reuptake inhibitor (SRI) use may increase postictal respiratory drive and prevent death. We sought to determine whether SRIs are associated with improved all-cause and possible seizure-specific mortality in patients with epilepsy. METHODS: Patients with epilepsy and a random 10:1 sample without epilepsy were extracted from The ClinicAl research using LInked Bespoke studies and Electronic health Records (CALIBER) resource. The hazard ratio (HR) of all-cause and possible seizure-specific mortality, treating SRI use as a time-varying covariate, was determined using the date of a second SRI prescription as exposure and in discrete 6-month periods over the entire duration of follow-up. We used Cox regression and competing risk models with Firth correction to calculate the HR. We controlled for age, sex, depression, comorbidity, (Charlson comorbidity index) and socioeconomic status (Index of Multiple Deprivation). RESULTS: We identified 2,718,952 eligible patients in CALIBER, of whom 16,379 (0.60%) had epilepsy. Median age and follow-up were 44 (interquartile range [IQR] 29-61]) and 6.4 years (IQR 2.4-10.4 years), respectively, and 53% were female. A total of 2,178 patients (13%) had at least two SRI prescriptions. Hazard of all-cause mortality was significantly elevated following a second prescription for an SRI (HR 1.64 95% confidence interval [95% CI] 1.44-1.86; p < 0.001). The HR was similar in 163,778 age, sex, and general practitioner (GP) practice-matched controls without epilepsy. Exposure to an SRI was not associated with seizure-related death (HR 1.08, 95% CI 0.59-1.97; 0.796). SIGNIFICANCE: There is no evidence in this large population-based cohort that SRIs protect against all-cause mortality or seizure-specific mortality. Rather, SRI use was associated with increased mortality, irrespective of epilepsy, which is probably due to various factors associated with the use of antidepressants. Larger studies with systematically collected clinical data are needed to shed further light on these findings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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