Mirtazapine use may increase the risk of hypothyroxinaemia in patients affected by major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Hypothyroxinaemia could be easily neglected if attention is paid only to patients with elevated thyroid-stimulating hormone. We aimed to assess the association between mirtazapine use and hypothyroxinaemia in patients affected by major depressive disorder. METHODS: We conducted a retrospective cohort study in the Second Affiliated Hospital of Xinxiang Medical University between January 2016 and December 2018. Patients affected by major depression disorder and admitted to the hospital for treatment during the study period and who had thyroid tests at admission and after treatment were included. Mirtazapine use during hospitalization was the exposure measure and newly developed hypothyroxinaemia was as the primary outcome and structure parameters of thyroid homeostasis were the secondary outcomes of this study. Log-binomial model was used to estimate the association between mirtazapine use and hypothyroxinaemia, after adjusting for potential confounding factors. RESULTS: A total of 220 eligible patients were included in the final analysis. The incidence of hypothyroxinaemia in patients who used mirtazapine was higher (37.5%) than those patients who did not use (19.7%). The relative risk of developing hypothyroxinaemia was 1.70 (95% confidence interval: 1.21-2.43) for mirtazapine use, after adjusting for confounding factors. The degree of reduction in thyroid feedback quantile-based index in mirtazapine group was significantly greater than that in nonmirtazapine group. CONCLUSION: Mirtazapine use was associated with the increased risk of developing hypothyroxinaemia. The underlying mechanism may be involved the changed central set point of thyroid homeostasis, in which pituitary was in a possibly impaired sensitivity to the lower level of thyroid hormones.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».