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Enregistrement W3098715168 · doi:10.1001/jamadermatol.2020.3385

Investigation of Suicidality and Psychological Adverse Events in Patients Treated With Finasteride

2020· article· en· W3098715168 sur OpenAlexaff
David‐Dan Nguyen, Maya Marchese, Eugene B. Cone, Marco Paciotti, Shehzad Basaria, Naeem Bhojani, Quoc‐Dien Trinh

Notice bibliographique

RevueJAMA Dermatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Bladder and Prostate Research
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésFinasterideMedicineAdverse effectDutasterideMale-pattern baldnessTamsulosinPharmacovigilanceAnxietyPsychiatryInternal medicineHyperplasiaProstate cancerDermatologyCancerProstate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: There is ongoing controversy about the adverse events of finasteride, a drug used in the management of alopecia and benign prostatic hyperplasia (BPH). In 2012, reports started emerging on men who had used finasteride and either attempted or completed suicide. Objective: To investigate the association of suicidality (ideation, attempt, and completed suicide) and psychological adverse events (depression and anxiety) with finasteride use. Design, Setting, and Participants: This pharmacovigilance case-noncase study used disproportionality analysis (case-noncase design) to detect signals of adverse reaction of interest reported with finasteride in VigiBase, the World Health Organization's global database of individual case safety reports. To explore the strength of association, the reporting odds ratio (ROR), a surrogate measure of association used in disproportionality analysis, was used. Extensive sensitivity analyses included stratifying by indication (BPH and alopecia) and age (≤45 and >45 years); comparing finasteride signals with those of drugs with different mechanisms but used for similar indications (minoxidil for alopecia and tamsulosin hydrochloride for BPH); comparing finasteride with a drug with a similar mechanism of action and adverse event profile (dutasteride); and comparing reports of suicidality before and after 2012. Data were obtained in June 2019 and analyzed from January 25 to February 28, 2020. Exposures: Reported finasteride use. Main Outcomes and Measures: Suicidality and psychological adverse events. Results: VigiBase contained 356 reports of suicidality and 2926 reports of psychological adverse events (total of 3282 adverse events of interest) in finasteride users (3206 male [98.9%]; 615 of 868 [70.9%] with data available aged 18-44 years). A significant disproportionality signal for suicidality (ROR, 1.63; 95% CI, 1.47-1.81) and psychological adverse events (ROR, 4.33; 95% CI, 4.17-4.49) in finasteride was identified. In sensitivity analyses, younger patients (ROR, 3.47; 95% CI, 2.90-4.15) and those with alopecia (ROR, 2.06; 95% CI, 1.81-2.34) had significant disproportionality signals for increased suicidality; such signals were not detected in older patients with BPH. Sensitivity analyses also showed that the reports of these adverse events significantly increased after 2012 (ROR, 2.13; 95% CI, 1.91-2.39). Conclusions and Relevance: In this pharmacovigilance case-noncase study, significant RORs of suicidality and psychological adverse events were associated with finasteride use in patients younger than 45 years who used finasteride for alopecia. The sensitivity analyses suggest that these disproportional signals of adverse events may be due to stimulated reporting and/or younger patients being more vulnerable to finasteride's adverse effects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations115
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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