Reduced risk of suicidal behaviours associated with the treatment of hidradenitis suppurativa with tumour necrosis factor alpha antagonists: results from the <scp>US FDA</scp> Adverse Events Reporting System pharmacovigilance database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hidradenitis suppurativa (HS) is a chronic, recurrent condition that presents as painful, suppurating lesions in the apocrine gland-bearing skin regions. HS has been associated with increased suicidal behaviours (SB), independent of any treatment. TNF-alpha antagonists are used to treat moderate-to-severe HS and have also been associated with SB, a factor that could confound the decision to use the TNF-α antagonists in the moderately to severely affected HS patients, who may already be experiencing increased SB risk. OBJECTIVES: To determine presence or absence of a safety signal for SB when HS is treated with TNF-α antagonists. METHODS: We calculated the reporting odds ratios (ROR) with 95% CI of SB associated with treatment for HS with TNF-α antagonists vs. the reference group of all other treatments for HS in the US Food and Drug Administration pharmacovigilance database from 1 January 2004 to 31 March 2019. A second analysis excluded isotretinoin (which has been used to treat HS and has also been associated with SB) from the reference group. RESULTS: There was a signal for decreased risk of SB with TNF-α antagonists (ROR = 0.1959, 95% CI 0.1247-0.3079; z = 7.071, P < 0.0001] vs. all other HS treatments; the ROR did not change significantly after isotretinoin was excluded from the reference group. CONCLUSIONS: Treatment of HS with TNF-α antagonists is associated with a decreased risk of SB.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».