Cardiovascular events and safety outcomes associated with remdesivir using a World Health Organization international pharmacovigilance database
Notice bibliographique
Résumé
On October 2020, the US Food and Drug Administration (FDA) approved remdesivir as the first drug for the treatment of coronavirus disease 2019 (COVID-19), increasing remdesivir prescriptions worldwide. However, potential cardiovascular (CV) toxicities associated with remdesivir remain unknown. We aimed to characterize the CV adverse drug reactions (ADRs) associated with remdesivir using VigiBase, an individual case safety report database of the World Health Organization (WHO). Disproportionality analyses of CV-ADRs associated with remdesivir were performed using reported odds ratios and information components. We conducted in vitro experiments using cardiomyocytes derived from human pluripotent stem cell cardiomyocytes (hPSC-CMs) to confirm cardiotoxicity of remdesivir. To distinguish drug-induced CV-ADRs from COVID-19 effects, we restricted analyses to patients with COVID-19 and found that, after adjusting for multiple confounders, cardiac arrest (adjusted odds ratio [aOR]: 1.88, 95% confidence interval [CI]: 1.08-3.29), bradycardia (aOR: 2.09, 95% CI: 1.24-3.53), and hypotension (aOR: 1.67, 95% CI: 1.03-2.73) were associated with remdesivir. In vitro data demonstrated that remdesivir reduced the cell viability of hPSC-CMs in time- and dose-dependent manners. Physicians should be aware of potential CV consequences following remdesivir use and implement adequate CV monitoring to maintain a tolerable safety margin.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».