Recategorization of Non-Aspirin Nonsteroidal Anti-inflammatory Drugs According to Clinical Relevance: Abandoning the Traditional NSAID Terminology
Notice bibliographique
Résumé
Non-aspirin nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) are frequently used to treat pain, fever, and inflammation. Historically, NSAIDs have been categorized as traditional NSAIDs and newer cyclooxygenase (COX)-2 inhibitors (coxibs). However, traditional NSAIDs also inhibit the COX-1 and COX-2 enzyme isoforms to a varying degree. This diversity of COX-1 and COX-2 selectivity within the class of traditional NSAIDs has proven clinically important, with evidence accumulating on the cardiovascular risks associated with selective COX-2 inhibition. Thus, the relative COX-2 selectivity of traditional NSAIDs correlates with their cardiovascular risk profile, being more favourable for non-selective NSAIDs, such as naproxen and low-dose ibuprofen, and less favourable for more COX-2 selective agents, such as diclofenac. To enhance clinically relevant terminology, we advocate categorizing all non-aspirin NSAIDs-including traditional NSAIDs-according to their relative COX-1 and COX-2 selectivity as either COX-1 inhibitors, non-selective NSAIDs, or COX-2 inhibitors. We further recommend subcategorizing COX-2 inhibitors as newer COX-2 inhibitors (coxibs) or older COX-2 inhibitors. Finally, we recommend examining the effects of the individual NSAIDs included in each of the proposed categories. Adhering to these recommendations will align future studies, advance interpretation of COX-specific adverse cardiovascular effects, and provide better guidance to clinicians prescribing NSAIDs.
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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 | 0,027 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».