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Enregistrement W4402306656 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.31309

Drug-Drug Interactions and the Clinical Tolerability of Colchicine Among Patients With COVID-19

2024· article· en· W4402306656 sur OpenAlexaboutno aff
Lama Alfehaid, Subrina Farah, Azza Omer, Brittany Weber, Omar S. Alkhezi, Yahya M. K. Tawfik, Amil M. Shah, Peter Libby, Leo F. Buckley

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicinePlaceboTolerabilityInternal medicineAdverse effectDrugColchicinePharmacologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Colchicine has many drug-drug interactions with commonly prescribed medications. Only pharmacokinetic studies have provided data on colchicine drug-drug interactions. Objective: To evaluate the clinical tolerability of colchicine according to the presence or absence of a drug-drug interaction. Design, Setting, and Participants: A secondary analysis of the COLCORONA trial was performed. The COLCORONA trial was a randomized, double-blind, placebo-controlled trial conducted in Brazil, Canada, Greece, South Africa, Spain, and the US between March 23, 2020, and January 20, 2021. The COLCORONA trial included ambulatory patients with COVID-19 with at least 1 high-risk characteristic and compared the effects of colchicine (0.5 mg twice daily for 3 days, then 0.5 mg daily thereafter) with placebo for 27 days. Data analysis was performed from February 24, 2023, to June 20, 2024. Exposure: In this secondary analysis, baseline medications that had interactions with colchicine were identified using a previously published expert classification. Main Outcomes and Measures: The primary outcome for this analysis was the composite of serious and nonserious treatment-related and treatment-unrelated gastrointestinal adverse events. The secondary outcomes were other adverse events and the composite of death or hospital admission due to COVID-19 infection. Logistic regression models adjusted for age, sex, estimated glomerular filtration rate, diabetes, heart failure, and myocardial infarction were assessed for effect modification of the association between the randomization arm and the outcomes of interest by drug-drug interaction status. Results: The cohort included 2205 participants in the colchicine arm and 2227 in the placebo arm (median age, 54 [IQR, 47-61] years; 2389 [54%] women). The most common colchicine drug-drug interactions were rosuvastatin (12%) and atorvastatin (10%). In fully adjusted models, the odds of any gastrointestinal adverse event were 1.80 (95% CI, 1.51-2.15) times higher in the colchicine arm than the placebo arm among people without a drug-drug interaction and 1.68 (95% CI, 1.24-2.26) times higher in the colchicine arm than the placebo arm among people with a drug-drug interaction (P = .69 for interaction). Drug-drug interaction status did not significantly modify the effect of colchicine on the composite of COVID-19 hospitalization or death (odds ratio, 0.91; 95% CI, 0.59-1.40 for drug-drug interaction and 0.84; 95% CI, 0.60-1.19 for no drug-drug interaction; P = .80 for interaction). Conclusions and Relevance: In this secondary analysis of the COLCORONA trial, operational classification of drug interactions system class 3 or 4 drug-drug interactions did not appear to significantly increase the risk of colchicine-related adverse effects. Trial Registration: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT04322682.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,298 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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