Reported adverse events related to use of hepatitis C virus direct-acting antivirals with opioids: 2017–2021
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Due to concerns over potential interactions between some hepatitis C direct-acting antivirals (DAAs) and opioids, we describe adverse event (AE) reports of concomitant use of opioids and DAAs. METHODS: AEs reported (July 28, 2017-December 31, 2021) with the administration of the DAAs glecaprevir/pibrentasvir, sofosbuvir/velpatasvir, ledipasvir/sofosbuvir, sofosbuvir/velpatasvir/voxilaprevir, and elbasvir/grazoprevir as suspect products were downloaded from the US Food and Drug Administration AE Reporting System Public Dashboard. The number of AE reports containing opioids (fentanyl, hydrocodone, oxycodone) as co-suspect products/concomitant products were counted and summarized by severity, reporting country and whether an outcome of death was reported. Overdose AEs were counted irrespective of opioid use, and changes over time were assessed. RESULTS: In total, 40 AEs were reported for DAAs and concomitant fentanyl use, 25 (62.5%) were in the USA, 35 (87.5%) were considered serious, and 14 (35.0%) resulted in death; and 626 were reported with concomitant oxycodone/hydrocodone use, 596 (95.2%) were in the USA, 296 (47.3%) were considered serious, and 28 (4.5%) resulted in death. There were 196 overdose AEs (32 [16%] deaths) declining from 2018 (N = 56) to 2021 (N = 29). CONCLUSIONS: Treating people with hepatitis C virus (HCV) infection who use drugs is key to achieving HCV elimination. Low numbers of DAA AE reports with opioids may provide reassurance to prioritize HCV treatment in this population. These data contribute to evidence supporting the continued scale-up of DAA treatment among people who use drugs to achieve HCV elimination goals.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».