Thyroid Hyperplasia and Neoplasm Adverse Events Associated With Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists in the Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System: Retrospective Analysis
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.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Glucagon-like peptide-1 (GLP-1) receptor agonists (RAs) are one of the most commonly used drugs for type 2 diabetes mellitus. Clinical guidelines recommend GLP-1 RAs as an adjunct to diabetes therapy in patients with chronic kidney disease, presence or risk of atherosclerotic cardiovascular disease, and obesity. The weight loss observed in clinical trials has been explored further in healthy individuals, putting GLP-1 RAs on track to be the next weight loss treatment. Objective: Although the adverse event profile is relatively safe, most GLP-1 RAs come with a labeled boxed warning for the risk of thyroid cancers, based on animal models and some postmarketing case reports in humans. Considering the increasing popularity of this drug class and its expansion into a new popular indication, a further review of the most recent postmarketing safety data was warranted to quantify thyroid hyperplasia and neoplasm instances. Methods: GLP-1 RA patient reports from the US Food and Drug Administration (FDA) Adverse Event Reporting System database were analyzed using reporting odds ratios and 95% CIs. Results: In this study, we analyzed over 18 million reports from the US FDA Adverse Event Reporting System and provided evidence of significantly increased propensity for thyroid hyperplasias and neoplasms in patients taking GLP-1 RA monotherapy when compared to patients taking sodium-glucose cotransporter-2 (SGLT-2) inhibitor monotherapy. Conclusions: GLP-1 RAs, regardless of indication, are associated with an over 10-fold increase in thyroid neoplasm and hyperplasia adverse event reporting when compared to SGLT-2 inhibitors.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle