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Enregistrement W4200070138 · doi:10.1093/eurjpc/zwab209

Hyperglycaemic disorders associated with PCSK9 inhibitors: a real-world, pharmacovigilance study

2021· article· en· W4200070138 sur OpenAlexaff
Adam Goldman, Emanuel Raschi, Tali Cukierman‐Yaffe, Rachel Dankner, Roni Shouval, Michael Shechter, Ilan Ben‐Zvi, Hertzel C. Gerstein, Elad Maor

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensHamilton Health SciencesPopulation Health Research InstituteMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEvolocumabAdverse Event Reporting SystemOdds ratioInternal medicinePharmacovigilanceAdverse effectCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: While genetic and biological studies indicated a potential association between proprotein-convertase subtilisin/kexin type 9 inhibitors (PCSK9i) and hyperglycaemia, real-world data are limited. Therefore, we sought to investigate this association using the FDA adverse event reporting system (FAERS). METHODS AND RESULTS: The FAERS database (2015-2020) was retrospectively queried to characterize reporting of hyperglycaemic adverse events (AEs) with PCSK9i. Disproportionality analyses were performed using the adjusted reporting odds ratio (adj.ROR), and the lower bound of the information component (IC) 95% credibility interval (IC025 > 0 is deemed significant). Among 7 295 624 eligible patients, 71 748 reports of evolocumab and 15 976 of alirocumab were identified. Compared to the full database, PCSK9i treatment was associated with increased reporting of hyperglycaemic AEs [n = 1841, adj.ROR = 1.14 (1.07-1.22), IC025 = 0.13]. Hyperglycaemic AEs were primarily mild hyperglycaemia [n = 1469, adj. ROR = 1.48 (1.36-1.62), IC025 = 0.51] rather than diabetes [n = 372, adj. ROR = 0.67 (0.60-0.74), IC025 = -0.90]. Among PCSK9i agents, evolocumab, but not alirocumab, was associated with hyperglycaemic AEs [n = 1587, adj. ROR = 1.24 (1.15-1.32), IC025 = 0.20; n = 254, adj. ROR = 0.73 (0.60-0.88), IC025 = -0.38, respectively]. Hyperglycaemic AEs were reported more often with PCSK9i compared to ezetimibe [adj.ROR = 1.99 (1.35-2.94)], and less often compared to statins [adj.ROR = 0.26 (0.25-0.28)]. Notably, hyperglycaemic AEs were reported more frequently by diabetic than by non-diabetic patients (P < 0.001), mostly occurred within 6 months of treatment and were reversible upon drug discontinuation. CONCLUSION: In a real-world setting, PCSK9i treatment was associated with increased reporting of mild hyperglycaemia, but not diabetes. While initial monitoring is warranted, the favourable glycaemic safety profile compared to statins supports their essential role in the management of lipid disorders.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations36
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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