Seizure Risk Associated With Antidepressant Treatment Among Patients With Depressive Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the risk of seizure associated with antidepressant use among patients with depressive disorders. METHODS: Individuals visiting the emergency department or hospitalized because of new-onset seizure (ICD-9-CM diagnostic code 345 or 780.3; our primary study outcome) after receiving antidepressants for depressive disorders, were identified from a Taiwanese total population health insurance database. Using a case-crossover study design, relative risk of antidepressant-related seizure was estimated by comparing the rates of antidepressant exposure during the case periods vs control periods. The effects of class and dose of antidepressant on seizure risk were explored, using a conditional logistic regression model adjusting for concomitant medications. Several sensitivity analyses were conducted to attest the results of primary analyses. RESULTS: A total of 10,002 patients were included between 2002 and 2012. Overall, antidepressant exposure was positively associated with increased seizure risk (OR = 1.48, 95% CI, 1.33-1.64). Among the antidepressants, the increases in seizure risk of bupropion (OR = 2.23, 95% CI, 1.58-3.16), selective serotonin reuptake inhibitors (OR = 1.76, 95% CI, 1.55-2.00), serotonin and norepinephrine reuptake inhibitors (OR = 1.40, 95% CI, 1.10-1.78), and mirtazapine (OR = 1.38, 95% CI, 1.08-1.77) showed clear dose-response effects. Furthermore, the seizure risk was highest among patients aged between 10 and 24 years and patients with major depression. The results of sensitivity analyses largely confirmed those from the primary analyses. CONCLUSIONS: The seizure-inducing propensity and dose-response relationship pattern, as well as potential risk factors, associated with individual antidepressants should be taken into consideration when choosing antidepressants during clinical practice.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».