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Enregistrement W3193028240 · doi:10.1161/circoutcomes.120.007476

Neoplasm Reports in Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System Following Angiotensin Receptor Blocker Recalls

2021· article· en· W3193028240 sur OpenAlexaff
Robert Cohen Sedgh, Jungyeon Moon, Cynthia A. Jackevicius

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenin-Angiotensin System Studies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrbesartanValsartanMedicineAdverse Event Reporting SystemAdverse effectLosartanInternal medicinePharmacologyAngiotensin IIReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A worldwide voluntary recall of valsartan in July 2018 due to the potential carcinogen N-nitrosodimethylamine received extensive media and public attention. This was followed by more Food and Drug Administration (FDA) recalls regarding other contaminated ARB (angiotensin receptor blocker) products. Our study investigated the association between the FDA recalls and ARB neoplasm adverse events (AEs) reported to the FDA adverse event reporting system. Methods: In this cross-sectional study, data were retrospectively collected from the FDA adverse event reporting system database from January 2015 to December 2019. Reporting odds ratios (RORs) were estimated to detect signals of association between ARBs (valsartan, irbesartan, and losartan) and reported neoplasm AEs using negative (amoxicillin and sertraline) and positive (omeprazole and ranitidine) control exposures. The χ 2 was used to compare categorical variables. Results: A total of 2 181 524 AEs, including 10 461 nonmetastatic neoplasm AEs were analyzed. Monthly RORs (95% CI) of valsartan-associated neoplasms versus controls (ROR*: valsartan/negative exposures; ROR†: valsartan/omeprazole; and ROR‡: valsartan/ranitidine) showed the highest signals after the recall date in July 2018 (7.64 [4.78–12.19]*; 4.77 [3.36–6.79]†; 4.13 [2.50–6.84]‡) and August 2018 (7.87 [5.19–11.94]*; 5.65 [4.12–7.75]†; and 7.20 [4.46–11.63]‡). In contrast, the highest cancer signals for the irbesartan and losartan recalls detected in March 2019 (4.80*; 4.06†; and 3.38‡) and April 2019 (3.63*; 3.69†; and 2.52‡) respectively, were lower. One-year postrecall reported neoplasm AEs were ≈2-fold higher for valsartan than irbesartan (OR, 1.77 [95% CI, 1.47–2.13], P <0.0001) and losartan (OR, 2.07 [95% CI, 1.85–2.32], P <0.0001). Although all ARBs had the same nitrosamine contamination, we found 1-year postrecall versus prerecall cancer signals for valsartan were 3-fold higher versus control exposures, while the changes in RORs for irbesartan and losartan were only 20-30% higher. Conclusions: Significantly more postrecall neoplasms were reported for valsartan, with higher valsartan-associated cancer signals compared with irbesartan and losartan, although they all contained the same carcinogenic contaminant. Extensive media coverage of the FDA valsartan recall may have alarmed patients and generated these abrupt, biologically infeasible cancer signals.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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