Valsartan, Losartan and Irbesartan use in the USA, UK, Canada and Denmark after the nitrosamine recalls: a descriptive cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine valsartan, losartan and irbesartan usage and switching patterns in the USA, UK, Canada and Denmark before and after July 2018, when the first Angiotensin-Receptor-Blocker (ARB) (valsartan) was recalled. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: USA, Canadian administrative healthcare data, Danish National Prescription Registry and UK primary care electronic health records. PARTICIPANTS: Patients aged 18 years and older between January 2014 and December 2020. INTERVENTION: Valsartan, losartan and irbesartan. MAIN OUTCOME: Monthly percentages of individual ARB episodes, new users and switches to another ARB, ACE inhibitors (ACEI) or calcium channel blockers containing products. RESULTS: We identified 10.8, 3.2, 1.8 and 1.2 million ARB users in the USA, UK, Canada and Denmark, respectively. Overall proportions of valsartan, losartan and irbesartan use were 18.4%, 67.9% and 5.2% in the USA; 3.1%, 48.3% and 10.2% in the UK, 16.3%, 11.4% and 18.3% in Canada, 1%, 93.5% and 0.6% in Denmark. In July 2018, we observed an immediate steep decline in the proportion of valsartan use in the USA and Canada. A similar trend was observed in Denmark; however, the decline was only minimal. We observed no change in trends of ARB use in the UK. Accompanying the valsartan decline was an increase in switching to other ARBs in the USA, Canada and Denmark. There was a small increase in switching to ACEI relative to the valsartan-to-other-ARBs switch. We also observed increased switching from other affected ARBs, losartan and irbesartan, to other ARBs throughout 2019, in the USA and Canada, although the usage trends in the USA remained unchanged. CONCLUSION: The first recall notice for valsartan resulted in substantial decline in usage due to increased switching to other ARBs. Subsequent notices for losartan and irbesartan were also associated with increased switching around the time of the recall, however, overall usage trends remained unchanged.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».