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Enregistrement W3032217143 · doi:10.1093/sleep/zsaa056.554

0557 Possible Contributory and Protective Factors in Medication Associated Obstructive Sleep Apnea (OSA): Results from the US Food and Drug Administration (FDA) Adverse Events Reporting System (FAERS)

2020· article· en· W3032217143 sur OpenAlexaff
Madhulika A. Gupta, Branka Vujčić

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdverse Event Reporting SystemPharmacovigilanceObstructive sleep apneaOdds ratioAdverse effectInternal medicineDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction There are conflicting opinions regarding the role of medications in OSA. A Vigibase (WHO pharmacovigilance database) study (Linselle M, 2017) has suggested several drug groups in OSA pathogenesis. Sodium oxybate, benzodiazepines and opioids are most consistently associated with OSA. We examined the adverse drug reaction (ADR) of OSA with the ‘primary suspect’ drugs for the ADR, in the US Food and Drug Administration Adverse Events Reporting System (FAERS) database. Methods The FAERS database from January 1, 2004-March 31, 2019 (total ISR =12,330,939) was examined for Individual Safety Reports (ISR) with OSA as ADR and associated ‘primary suspect (PS)’ medications. Reporting odds ratios (ROR) were calculated to assess disproportionality signals with the ‘PS’ drug and OSA versus the ‘PS’ drug associated with all other ADRs in the database. Results 15,316 ISR were associated with OSA [mean±SD age: 49.21 ± 21.76 years (based on 10,311 ISR); 53.78% female (based on 12,274 ISR]. Increased disproportionality signals for OSA were detected with some of the following ‘PS’ drugs/drug groups: sodium oxybate [ROR=31.75, (95% CI 30.36-33.20)]; rofecoxib [ROR=7.85 (95% CI 7.40-8.32)], alendronate [ROR=3.60 (95% CI 3.37-3.84)], zoledronic acid [ROR=24.70 (95% CI 21.88-27.89)], omalizumab [ROR=2.36 (95% CI 2.09-2.68)], quetiapine [ROR=3.78 (95% CI 3.32-4.30), finasteride [ROR=6.03 (95% CI 5.17-7.04), pregabalin [ROR=1.19 (95% CI 1.01-1.41), isotretinoin [ROR=1.49 (95% CI 1.23-1.80)], ondansetron [ROR=3.35 (95% CI 2.77-4.06), olanzapine [ROR=2.64 (95% CI 2.17-3.20), sitagliptin [ROR=3.46 (95% CI 2.82-4.24, digoxin [ROR=2.83 (95% CI 2.24-3.57), benzodiazepines [ROR=1.80 (95% CI 1.33-2.42), and opioids [ROR=1.34 (95% CI 1.09-1.67)]. A decreased disproportionality signal was detected with several biologics including: adalimumab [ROR=0.87 (95% CI 0.79-0.95)], etanercept [ROR=0.55 (95% CI 0.49-0.61)], and infliximab [ROR=0.51 (9% CI 0.40-0.65)]. Conclusion The FAERS data supports many of the earlier findings suggesting the heterogeneity of medications associated with OSA. Biologics (mainly TNF-alpha antagonists) were associated with the previously unreported finding of a decreased OSA risk. Support None.

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)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,253 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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