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Enregistrement W2980362927 · doi:10.1002/mds.27876

Parkinsonism Associated with Gabapentinoid Drugs: A Pharmacoepidemiologic Study

2019· article· en· W2980362927 sur OpenAlexaff
Tatiana Pacheco, François Montastruc, Vanessa Rousseau, Leila Chebane, Maryse Lapeyre‐Mestre, Christel Renoux, Jean‐Louis Montastruc

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPregabalinDuloxetineGabapentinParkinsonismMedicineOdds ratioPsychiatryInternal medicineAnesthesiaDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Use of gabapentinoids is increasing. Following recent case reports, we investigated a putative risk of parkinsonism with pregabalin or gabapentin. METHODS: A disproportionality analysis of 5,653,547 individual case safety reports in the World Health Organization individual case safety report database, VigiBase, compared all patients with parkinsonism who were receiving gabapentinoids with other patients. Results are shown as reporting odds ratios and the information component, an indicator of disproportionate Bayesian reporting. Sensitivity analyses included comparisons with drugs used for similar indications (amitriptyline, duloxetine) and exclusion of drugs that induce parkinsonism. RESULTS: Among 5,653,547 reports, 4925 parkinsonism reports were found with pregabalin and 4881 with gabapentin. Gabapentin and pregabalin were associated with increased reporting odds ratio (2.16 [2.10-2.23], 2.43 [2.36-2.50]). Similar trends were found using information components after excluding drugs that induce parkinsonism and for pregabalin compared with amitriptyline or duloxetine. CONCLUSIONS: This study found that gabapentinoids (particularly pregabalin) can be associated with parkinsonism. © 2019 International Parkinson and Movement Disorder Society.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,344 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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