P.052 Trazodone for treating insomnia: abuse and safety risks
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although unapproved by the FDA for treating insomnia, trazodone is commonly prescribed in the US partly due to lack of scheduling, hence it’s perceived as safer than z-drugs and benzodiazepines. This study investigated trazodone abuse/dependence potential and safety risks. Methods: Cases involving trazodone or benzodiazepines (temazepam, triazolam, estazolam) frequently prescribed for insomnia were identified from the FDA Adverse Events Reporting System (FAERS), National Forensic Laboratory Information System (NFLIS) for confiscation data, and the American Association of Poison Control Centers’-National Poison Data System (AAPCC-NPDS). Drug-related falls risk was assessed from claims databases. Results: FAERS included 11,228 trazodone and 5120 benzodiazepine reports. Of these, drug-abuse and drug-dependence cases with trazodone were lower than benzodiazepines (drug-abuse: 6.4%/12.6%; drug-dependence: 1.1%/3.6%). Serious cases (81.8%/83.9%) and deaths (35.4%/36.0%), were similar between trazodone and benzodiazepines. NFLIS reported 612/1,575,874 (0.04%) drug-seizure cases that included trazodone. AAPCC-NPDS reported 22,225/1,446,011 (1.54%) total case mentions of trazodone/all pharmaceuticals and 8445 trazodone-related single-exposure cases. Falls risk (1year-period) in Medicare beneficiaries ≥65y and commercially-insured enrollees ≥18y was reported for trazodone and benzodiazepines: Medicare, 9.5%/11.3%; Commercially-insured: 4.6%/3.7%. Conclusions: Trazodone has abuse/dependence potential and important safety risks. Given limited data from well-controlled studies and off-label use, re-evaluation of trazodone prescribing rates in patients with insomnia is warranted.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,149 | 0,013 |
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 ».