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Enregistrement W4295969902 · doi:10.2196/39229

Photosensitivity From Avapritinib: Pharamacovigilance Analysis

2022· article· en· W4295969902 sur OpenAlexvenueno aff
Ajit Venkatakrishnan, Brandon Chu, Pushkar Aggarwal

Notice bibliographique

RevueJMIR Dermatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotosensitivityMedicineOdds ratioAdverse effectAdverse Event Reporting SystemPopulationConfidence intervalFood and drug administrationMeta-analysisInternal medicinePharmacologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Certain protein kinase inhibitors have been reported to cause photosensitivity. Avapritinib is a tyrosine kinase inhibitor that was approved in January 2020. The aim of this analysis was to determine if a statistically significant signal exists between Avapritinib and photosensitivity in the real-world population. A disproportionality analysis was conducted using the Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (FAERS) from January 1, 2020, to December 31, 2021. A literature review was also performed to identify case reports of Avapritinib-induced photosensitivity. A total of 13 adverse event reports with Avapritinib as the drug and photosensitivity as the reaction were identified in FAERS. Avapritinib was the suspect drug in all 13 reports, and in 12 of the 13 reports, Avapritinib was the only drug listed. Disproportionality analysis found a proportional reporting ratio of 11.0, χ21=107, reporting odds ratio of 11.0, and a lower limit of the 95% CI of the information component of 2.1. The literature review found 1 case report of Avapritinib-induced photosensitivity in a patient who had been taking Avapritinib 300 mg daily for 5 months. A statistically significant signal was found between Avapritinib use and photosensitivity. Clinicians should continue to balance the benefits and risks when prescribing Avapritinib to patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,306 · 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.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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