Peripheral Neuropathy Potentially Associated to Poly (ADP-Ribose) Polymerase Inhibitors: An Analysis of the Eudravigilance Database
Notice bibliographique
Résumé
Poly (ADP-Ribose) polymerase inhibitors (PARPi) have emerged as a targeted therapy in cancer treatment with promising results in various types of cancer. This work aims to investigate the profile of adverse drug reactions (ADRs) associated with PARPi through the reports provided by the Eudravigilance (EV) database. We also intend to analyze the potential association of peripheral neuropathy to PARPi. Data on individual case safety reports (ICSRs) were obtained by accessing the European spontaneous reporting system via the EV website. A total of 12,762 ICSRs were collected from the EV database. Serious cases of nervous system disorders were analyzed providing strong evidence that peripheral neuropathy was reported in a higher frequency in patients treated with niraparib. Most cases reported a not recovered/not resolved outcome and involved drug withdrawal. However, several studies suggest that PARPi attenuate chemotherapy-induced painful neuropathy. Unexpected ADRs such as peripheral neuropathy may also occur, mostly in patients taking niraparib. Further pharmacovigilance studies should be conducted in this area to clarify with more precision the toxicity profile of these drugs.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».