The association between glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs) and suicidality: reports to the Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (FAERS)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Recently, the European Medicines Agency (EMA) received reports of suicidal thoughts and self-injury associated with glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs) liraglutide and semaglutide. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Herein, we sought to evaluate suicidality associated with all GLP-1 RAs relative to other glucose-lowering agents currently approved by the United States Food and Drug Administration (FDA). Reports of suicidal ideation, "depression/suicidal", suicidal behavior, suicidal attempts, and completed suicide associated with GLP-1 RA exposure reported to the FDA between 2005 and October 2023 were obtained from the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS). We present data using the reporting odds ratio (ROR). The ROR was considered significant when the lower limit of the 95% confidence interval (CI) was greater than 1.0. RESULTS: Disproportionate reporting of suicidal ideation and "depression/suicidal" was observed with semaglutide and liraglutide. Disproportionate reporting of suicidal behavior, suicide attempts, and completed suicide was not observed for any of the FDA-approved GLP-1 RAs. CONCLUSIONS: Using the Bradford Hill criteria, however, and taking into consideration confounders, no causal link between GLP-1 RAs and suicidality exists.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».