Thromboembolic Events in Users of Warfarin Treated with Different Skeletal Muscle Relaxants
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Warfarin and a skeletal muscle relaxant are co-treatments in nearly a quarter-million annual United States (US) office visits. Despite international calls to minimize patient harm arising from anticoagulant drug interactions, scant data exist on clinical outcomes in real-world populations. We examined effects of concomitant use of warfarin and individual muscle relaxants on rates of hospitalization for thromboembolism among economically disadvantaged persons. Materials and Methods: Using 1999−2012 administrative data of four US state Medicaid programs, we conducted 16 retrospective self-controlled case series studies: half included concomitant users of warfarin + one of eight muscle relaxants; half included concomitant users of an inhaled corticosteroid (ICS) + one of eight muscle relaxants. The ICS analyses served as negative control comparisons. In each study, we calculated incidence rate ratios (IRRs) comparing thromboembolism rates in the co-exposed versus warfarin/ICS-only exposed person-time, adjusting for time-varying confounders. Results: Among ~70 million persons, we identified 8693 warfarin-treated subjects who concomitantly used a muscle relaxant, were hospitalized for thromboembolism, and met all other inclusion criteria. Time-varying confounder-adjusted IRRs ranged from 0.31 (95% confidence interval: 0.13−0.77) for metaxalone to 3.44 (95% confidence interval: 1.53−7.78) for tizanidine. The tizanidine finding was robust after quantitatively adjusting for negative control ICS findings, and in numerous prespecified secondary analyses. Conclusions: We identified a potential >3-fold increase in the rate of hospitalized thromboembolism in concomitant users of warfarin + tizanidine vs. warfarin alone. Alternative explanations for this finding include confounding by indication, a native effect of tizanidine, or chance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».