Tramadol and the risk of seizure: nested case-control study of US patients with employer-sponsored health benefits
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Tramadol is a widely prescribed analgesic that influences both opioid and monoamine neurotransmission. While seizures have been reported with its use, the risk in clinical practice has not been well characterised. We examined risk of seizure with tramadol relative to codeine, a comparable opioid analgesic. DESIGN: Retrospective nested case-control study. For each case, we identified up to 10 controls matched on age, sex, US state of residence and date of cohort entry (±365 days). We calculated ORs to determine the association between seizure and exposure to tramadol, codeine (≥15 mg), both or neither, in the preceding 30 days. SETTING: Cohort of patients, who had continuous health coverage and resided in the same state for≥3 years, identified from linked administrative health data in US MarketScan databases from 2009 to 2012. PARTICIPANTS: We identified 96 753 patients with seizure and 888 540 matched controls. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: In the primary analysis, we defined cases using a broad definition of seizure (based on either an outpatient physician claim for seizure disorder or a seizure-related emergency department visit or hospitalisation). In a secondary analysis, we used a more specific definition of seizure restricted to a hospital visit with a principal diagnosis of seizure. RESULTS: In the primary analysis, we found no association between risk of seizure and exposure to tramadol compared with codeine (OR 1.03, 95% CI 0.93 to 1.15). However, in the secondary analysis (using a more specific definition of seizure), this association was statistically significant (OR 1.41, 95% CI 1.11 to 1.79). CONCLUSIONS: Tramadol was not associated with an increased risk of seizure defined by inpatient and outpatient diagnoses. However, this finding was sensitive to the outcome definition used and requires further study.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».