Degree of serotonin reuptake inhibition of antidepressants and ischemic risk
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess whether use of antidepressants with strong inhibition of serotonin reuptake is associated with a decreased incidence of ischemic stroke and myocardial infarction (MI). METHODS: We conducted a cohort study using the UK Clinical Practice Research Datalink and considering new users of selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) or third-generation antidepressants who were ≥18 years of age between 1995 and 2014. Using a nested case-control approach, we matched each case of a first ischemic stroke or MI identified during follow-up with up to 30 controls on age, sex, calendar time, and duration of follow-up. We estimated incidence rate ratios (RRs) and 95% confidence intervals (CIs) of each outcome associated with current use of strong compared with weak inhibitors of serotonin reuptake using conditional logistic regression. RESULTS: The cohort included 938,388 incident users of SSRIs (n = 868,755) or third-generation antidepressants (n = 69,633). Mean age at cohort entry was 46 years (64% women). During follow-up, 15,860 cases of ischemic stroke and 8,626 cases of MI were identified and matched to 473,712 and 258,022 controls, respectively. Compared with current use of weak inhibitors of serotonin reuptake, current use of strong inhibitors was associated with a decreased rate of ischemic stroke (RR 0.88, 95% CI 0.80-0.97), but the effect size was smaller in some sensitivity analyses. The rate of MI was similar between strong and weak inhibitors (RR 1.00, 95% CI 0.87-1.15). CONCLUSION: Our large population-based study suggests that antidepressants strongly inhibiting serotonin reuptake may be associated with a small decrease in the rate of ischemic stroke.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 ».