Hyperglycaemic disorders associated with PCSK9 inhibitors: a real-world, pharmacovigilance study
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».