Antidepressant Use and Risk of Venous Thromboembolism: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Studies provided conflicting results on whether antidepressant use increased the risk of venous thromboembolism (VTE). Our aim was to examine the association between antidepressant use and the risk of VTE. METHODS: Pubmed, Embase, and the Cochrane Library were searched up to March 13, 2018. Case-control studies and cohort studies that examined the association between antidepressant use and the risk of VTE, deep vein thrombosis or pulmonary embolism were included. Several subgroup analyses and sensitivity analyses were conducted. GRADE approach was used to assess the quality of evidence. RESULTS: Nine studies (six case-control studies and three cohort studies) were included. Overall, antidepressant use may be associated with an increased risk of VTE (OR 1.27, 95% CI 1.09 to 1.49); however, no association was observed in studies with low risk of bias (OR 1.27, 95% CI 0.84 to 1.92). No association between selective serotonin reuptake inhibitor use and VTE risk was detected in the overall analysis (OR 1.10, 95% CI 0.90 to 1.34) and in subgroup analysis of studies with low risk of bias. Tricyclic antidepressant may be associated with an increased VTE risk (OR 1.26, 95% CI 1.02 to 1.57), and the quality of evidence was rated as very low by GRADE approach; however, no association was observed when we only included studies with low risk of bias. CONCLUSIONS: There was no association between selective serotonin reuptake inhibitor use and VTE risk. Tricyclic antidepressant may be associated with an increased VTE risk, but the quality of evidence was very low.
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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 | 0,015 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».