MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4307336634 · doi:10.1111/bcp.15576

Incidence of heart failure following exposure to a protein kinase inhibitor, a French population‐based study

2022· article· en· W4307336634 sur OpenAlexaff
Yoann Zelmat, Cécile Conte, Pernelle Noïze, Clémentine Vabre, Marie Pajiep, Margaux Lafaurie, Maryse Lapeyre‐Mestre, Fabien Despas

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Clinical Pharmacology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensThe Quebec Population Health Research Network
Organismes subventionnairesLigue Contre le CancerFondation ARC pour la Recherche sur le Cancer
Mots-clésMedicineHazard ratioInternal medicineDasatinibPazopanibConfidence intervalEverolimusIncidence (geometry)RuxolitinibPopulationPharmacovigilanceOncologyAdverse effectSunitinibTyrosine kinaseCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Pharmacovigilance signals of heart failure (HF) following exposure to protein kinase inhibitors (PKIs) have been detected in recent years. Our aim was to identify the PKIs most frequently associated with the development of HF. METHODS: Using the French National Healthcare Database, all patients newly exposed to a PKI between January 2011 and June 2014 were followed up for 18 months. Specific hospitalization diagnosis and long-term HF-related disease codes were used to identify HF patients. HF incidence rate ratios (IRRs) were measured and adjusted hazard ratios (aHRs) were estimated using a Cox model. Sensitivity analyses were performed to limit the potential indication and competitive risk bias. RESULTS: Thirteen PKIs were studied. Among the 49 714 new PKI users registered during the study period, the mean IRR of HF was 3.38 per 100 person-years, with a median time to onset of 155 days. We found a significant increase in the incidence of HF for six medicinal products: pazopanib (aHR = 2.42, 95% confidence interval [CI] 1.67-3.52), dasatinib (aHR = 2.22, 95% CI 1.42-3.44), ruxolitinib (aHR = 2.11, 95% CI 1.69-2.64), crizotinib (aHR = 1.71, 95% CI 1.07-2.72), everolimus (aHR = 1.45, 95% CI 1.26-1.67) and vemurafenib (aHR = 1.37, 95% CI 1.01-1.86). Sensitivity analyses were consistent with our primary analysis. CONCLUSIONS: The current study provides knowledge on HF following exposure to a PKI. Additional studies could confirm these results for dasatinib, everolimus, pazopanib and ruxolitinib, and particularly for the two medicinal products with results slightly above the significance threshold, namely, crizotinib and vemurafenib, in our sensitivity analyses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,358 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish Journal of Clinical PharmacologyMême sujetChronic Myeloid Leukemia TreatmentsTravaux en français237 207