Anti-seizure medication exposure and the risk of dementia: A meta-analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
Objective There is growing evidence of a relationship between anti-seizure medication (ASM) use and the risk of dementia. This study examined this association using a meta-analysis approach. Methods PubMed, EMBASE, and Cochrane Library were systematically searched for peer-reviewed observational studies published up to February 2023. Study quality was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale, and an overall odds ratio (OR) was pooled using fixed or random-effects models. Results The analysis included 9 publications with 10 studies. The results showed that overall ASM exposure was associated with an increased risk of dementia [OR: 1.09, 95% confidence interval (CI): 1.03–1.15; P = 0.003] in general population. However, this association disappeared (OR: 1.02, 95% CI: 0.97–1.07; P = 0.361) when the study data adjusted for drug indications were pooled. Subgroup analysis based on individual drugs found only a positive association among those exposed to valproate, carbamazepine, and clonazepam. Furthermore, an increased risk was found in patients with bipolar disorder exposed to ASMs (OR: 1.43, 95% CI: 1.07–1.92; P = 0.015). Conclusions The statistically significant association between ASM and dementia in general population may be driven by unmeasured confounding or several individual first-generation ASMs. However, a higher risk of dementia was observed among bipolar disorder patients treated with ASMs. Given the few included studies and evidence of high heterogeneity, further larger, prospective studies that control for important confounders are needed to verify our findings.
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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 | 0,020 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,057 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».