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Enregistrement W4379599419 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.17130

Comparative Effectiveness of Pharmacotherapies for the Risk of Attempted or Completed Suicide Among Persons With Borderline Personality Disorder

2023· article· en· W4379599419 sur OpenAlexfundno aff
Johannes Lieslehto, Jari Tiihonen, Markku Lähteenvuo, Ellenor Mittendorfer‐Rutz, Antti O. Tanskanen, Heidi Taipale

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHLS TherapeuticsEmil Aaltosen SäätiöH. Lundbeck A/SVetenskapsrådetSunovionGedeon RichterCilagAcademy of FinlandSuomen Lääketieteen SäätiöEli Lilly and Company
Mots-clésBorderline personality disorderMedicinePsychiatryMoodHazard ratioPoison controlPersonality disordersClinical psychologyPersonalityPsychologyInternal medicineEmergency medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Suicidal behavior is a significant clinical concern in individuals with borderline personality disorder (BPD), but the effectiveness of pharmacotherapy on reducing suicide risk has remained unknown. Objective: To study the comparative effectiveness of different pharmacotherapies in preventing attempted or completed suicides in patients with BPD in Sweden. Design, Setting and Participants: In this comparative effectiveness research study, nationwide Swedish register databases of inpatient care, specialized outpatient care, sickness absences, and disability pensions were used to identify patients aged 16 to 65 years with registered treatment contact due to BPD during 2006 to 2021. Data were analyzed from September to December 2022. A within-individual design was used, in which each patient was used as their own control to eliminate selection bias. To control protopathic bias, sensitivity analyses were conducted, in which the first 1 or 2 months of medication exposure were omitted from the analyses. Main outcomes and Measures: Hazard ratio (HR) for attempted or completed suicide. Results: A total of 22 601 patients with BPD (3540 [15.7%] men; mean [SD] age, 29.2 [9.9] years) were included. During the 16-year follow-up (mean [SD] follow-up, 6.9 [5.1] years), 8513 hospitalizations due to attempted suicide and 316 completed suicides were observed. Attention-deficit/hyperactive disorder (ADHD) medication treatment, compared with its nonuse, was associated with a decrease in the risk of attempted or completed suicide (HR, 0.83; 95% CI, 0.73-0.95; false discovery rate [FDR]-corrected P = .001). Treatment with mood stabilizers did not have a statistically significant association with the main outcome (HR, 0.97; 95% CI, 0.87-1.08; FDR-corrected P = .99). Antidepressant (HR, 1.38; 95% CI, 1.25-1.53; FDR-corrected P < .001) and antipsychotic (HR, 1.18; 95% CI, 1.07-1.30; FDR-corrected P < .001) treatments were associated with an elevated risk of attempted or completed suicide. Of the investigated pharmacotherapies, treatment with benzodiazepines was associated with the highest risk of attempted or completed suicide (HR, 1.61; 95% CI, 1.45-1.78; FDR-corrected P < .001). These results remained similar when controlling for potential protopathic bias. Conclusions and Relevance: In this comparative effectiveness research study of a Swedish nationwide cohort, ADHD medication was the only pharmacological treatment associated with reduced risk of suicidal behavior among patients with BPD. Conversely, the findings suggest that benzodiazepines should be used with care among patients with BPD due to their association with increased risk of suicide.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations29
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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