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Enregistrement W4386046570 · doi:10.1007/s40268-023-00428-4

Tremor Induced by Cyclosporine, Tacrolimus, Sirolimus, or Everolimus: A Review of the Literature

2023· review· en· W4386046570 sur OpenAlex
Aparna Wagle Shukla, Caroline Lunny, Omar Mahboob, Uzair Khalid, Malea Joyce, Nivedita Jha, Nandakumar Nagaraja, Ashutosh M. Shukla

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDrugs in R&D · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOral and gingival health research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTacrolimusEverolimusSirolimusMedicineCalcineurinDosingTherapeutic drug monitoringAdverse effectPharmacologyInternal medicineCiclosporinTransplantationDrug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calcineurin inhibitors such as cyclosporine and tacrolimus are immunosuppressant drugs that are known to induce tremors. Non-calcineurin inhibitors such as sirolimus and everolimus have also reportedly been accompanied by tremors, albeit less likely. However, the prevalence rates reported in the literature are notably wide, and the risk profiles for these drug-induced tremors are less understood. We searched PubMed to extract data on the risk of tremors with these drugs when prescribed for various transplant and non-transplant indications. We ascertained whether the risk of drug-induced tremor is influenced by the underlying diagnosis, dosing formulations, drug concentrations, and blood monitoring. We extracted data on treatment strategies and outcomes for tremors. Articles were primarily screened based on English language publications, abstracts, and studies with n ≥ 5, which included case series, retrospective studies, case-controlled studies, and prospective studies. We found 81 eligible studies comprising 33 cyclosporine, 43 tacrolimus, 6 sirolimus, and 1 everolimus that discussed tremor as an adverse event. In the pooled analysis of studies with n > 100, the incidence of tremor was 17% with cyclosporine, 21.5% with tacrolimus, and 7.8% with sirolimus and everolimus together. Regarding the underlying diagnosis, tremor was more frequently reported in kidney transplant (cyclosporine 28%, tacrolimus 30.1%) and bone marrow transplant (cyclosporine 40%, tacrolimus 41.9%) patients compared with liver transplant (cyclosporine 9%, tacrolimus 11.5%) and nontransplant indications (cyclosporine 21.5%, tacrolimus 11.3%). Most studies did not report whether the risk of tremors correlated with drug concentrations in the blood. The prevalence of tremors when using the twice-daily formulation of tacrolimus was nearly the same as the once-daily formulation (17% vs 18%). Data on individual-level risk factors for tremors were lacking. Except for three studies that found some benefit to maintaining magnesium levels, there were minimal data on treatments and outcomes. A large body of data supports a substantive and wide prevalence of tremor resulting from tacrolimus use followed by cyclosporine, especially in patients receiving a kidney transplant. However, there is little reporting on the patient-related risk factors for tremor, risk relationship with drug concentrations, treatment strategies, and outcomes.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,215
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,337 · 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