Research encouraging off-label use of quetiapine: A systematic meta-epidemiological analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Researchers often conduct small studies on testing a drug's efficacy in off-label indications. If positive results from these exploratory studies are not followed up by larger, randomized, double-blinded trials, physicians cannot be sure of a drug's clinical value. This may lead to off-label prescriptions of ineffective treatments. We aim to describe the way clinical studies fostered off-label prescription of the antipsychotic drug quetiapine (Seroquel). METHODS: In this systematic meta-epidemiological analysis, we searched EMBASE, MEDLINE, Cochrane CENTRAL and PsycINFO databases and included clinical studies testing quetiapine for unapproved indications between May 1995 and May 2022. We then assessed the frequency with which publications providing low-level evidence suggesting efficacy of quetiapine for off-label indications was not followed up by large, randomized and double-blinded trials within 5 years. RESULTS: In total, 176 published studies were identified that reported potential efficacy of quetiapine in at least 26 indications. Between 2000 and 2007, publication of exploratory studies suggesting promise for off-label indications rapidly outpaced publication of confirmatory trials. In the 24 indications with a minimum of 5 years of follow-up from the first positive exploratory study, 19 (79%) were not followed up with large confirmatory trials within 5 years. At least nine clinical practice guidelines recommend the use of quetiapine for seven off-label indications in which published confirmatory evidence is lacking. CONCLUSION: Many small, post-approval studies suggested the promise of quetiapine for numerous off-label indications. These findings generally went unconfirmed in large, blinded, randomized trials years after first being published. The imbalance of exploratory and confirmatory studies likely encourages ineffective off-label treatment.
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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 | 0,211 | 0,450 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,037 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».