How Safe are Fluoroquinolones for Diabetic Patients? A Systematic Review of Dysglycemic and Neuropathic Effects of Fluoroquinolones
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The US Food and Drug Administration issued safety warnings about neuropathy in 2013 and dysglycemia in 2018 caused by fluoroquinolone use, mainly based on case reports and case series. We conducted this systematic review to evaluate the safety of fluoroquinolones in diabetic patients by investigating their dysglycemic and neuropathic effects. METHODS: PubMed, Scopus, and Google Scholar were searched for randomized controlled trials and observational studies published from inception till September 2019 evaluating the safety of fluoroquinolones. Efficacy studies of fluoroquinolones reporting these adverse effects were also included. Primary outcomes were hypoglycemia, hyperglycemia, and neuropathy among patients with or without diabetes and treated with fluoroquinolones compared with placebo or other antibiotics. The Cochrane Collaboration tool for randomized controlled trials and modified Newcastle-Ottawa quality-assessment scale were used for assessment of the included studies. RESULTS AND DISCUSSION: A total of 725 studies were identified in the initial search. After screening of titles and abstracts and full-text review, 16 articles fulfilled the inclusion criteria. The sampled patients were aged 30-78 years. Hyperglycemia was reported in 1,588 patients that received fluoroquinolone among eight studies with 4,663 patients, and hypoglycemia was reported in 2,179 patients that received fluoroquinolones among eleven studies with 6,208 patients. Dysglycemia was not generally associated with diabetes mellitus per se. Nevertheless, patients with more comorbidities, especially those with chronic kidney disease, receiving antidiabetics and/or steroids had more glycemic events when treated with fluoroquinolones. CONCLUSION: Moxifloxacin was found to be associated the most and ciprofloxacin the least with dysglycemia. fluoroquinolones must be used with great caution among diabetic patients who have comorbidities and are receiving antidiabetics and/or steroids. Further evidence is required from studies on neuropathy caused by fluoroquinolones.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».