Active‐comparator restricted disproportionality analysis for pharmacovigilance signal detection studies of chronic disease medications: An example using sodium/glucose cotransporter 2 inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Disproportionality analysis is a common pharmacovigilance tool to detect safety signals of type 2 diabetes medications from spontaneous drug reporting databases. The aim was to demonstrate the impact of using active-comparator restricted disproportionality analysis (ACR-DA), wherein the reference group is restricted to reports with a clinically appropriate active comparator. METHODS: Using reports from the Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System, we assessed if sodium/glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitors are associated with higher reporting of 5 potential adverse events: acute kidney injury, genitourinary tract infections, diabetic ketoacidosis, fractures, and amputations. For each adverse event, we calculated the proportional reporting ratio (PRR) and adjusted reporting odds ratio (aROR [95% confidence interval, CI]) using 3 types of reference groups: no SGLT2 inhibitor (background risk reference), other diabetes drugs (therapeutic class reference), and dipeptidyl peptidase 4 inhibitors (active comparator reference). RESULTS: Based on ACR-DA, we did not detect a safety signal for acute kidney injury (PRR 0.92 [0.81-1.04]; aROR 0.78 [95% CI 0.72-0.85]) or fractures (PRR 0.44[95% CI 0.17-1.15]; aROR 0.74 [95% CI 0.61-0.91]) associated with SGLT2 inhibitors compared to dipeptidyl peptidase 4 inhibitors. However, we detected safety signals for genitourinary tract infections (PRR 2.75[2.02-3.76]; aROR 2.54[2.26-2.86], diabetic ketoacidosis (PRR 63.85[39.37-103.53; aROR 91.49[70.66-118.48]), and amputations (PRR 52.60 [19.66-140.75]; aROR 22.64 [15.32-33.42]. CONCLUSION: The use of the proposed ACR-DA to detect safety signals of type 2 diabetes medications may reduce false positive safety signals through careful selection of the comparator which is expected to reduce channelling bias.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».