Antineoplastic Drug-induced Aortitis: An Unraveled Adverse Effect Using the World Health Organization Pharmacovigilance Database
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Aortitis is a rare inflammatory disease ranging from asymptomatic aortic thickening to life-threatening manifestations, especially aortic dissection or stenosis. Aortitis mainly occurs during systemic inflammatory diseases (giant cell arteritis, Takayasu arteritis, IgG4-related disease) and less frequently in patients with syphilis or tuberculosis1. Aortitis is rarely suspected to be induced by drugs and its causality is hardly assessable. The aim of our study is to identify drugs associated with aortitis occurrence using a data-mining approach. We used VigiBase, the World Health Organization (WHO) global Individual Case Safety Report (ICSR) database, which contains reports of suspected adverse drug reactions (ADR) collected by national drug authorities in more than 130 countries. The database is automatically deduplicated by VigiBase; further, a case-by-case review has been performed to exclude possible duplicates. This makes it powerful for the conduct of disproportionality analyses. This pharmacovigilance statistical method, based on a case/non-case approach, estimates whether an adverse event is differentially reported for a drug compared to other drugs. The association can be expressed using the reporting OR (ROR) and its CI for each drug adverse event combination. This approach has proven its interest for the detection of safety signals2. To identify drugs associated with aortitis occurrence, we extracted ICSR recorded in VigiBase from inception in 1967 until June 30, … Address correspondence to Prof. B. Terrier, Department of Internal Medicine, Hôpital Cochin, 27, rue du Faubourg Saint-Jacques, 75679 Paris Cedex 14, France. E-mail: benjamin.terrier{at}aphp.fr
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».