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Enregistrement W4402501876 · doi:10.11159/icbb24.132

Adverse Effects of Selective Serotonin Reuptake Inhibitors (SSRIs)

2024· article· en· W4402501876 sur OpenAlexvenueno aff
Ria Mani

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on New Technologies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerotonin Uptake InhibitorsSerotoninReuptakeSerotonin reuptake inhibitorAdverse effectReuptake inhibitorComputer sciencePharmacologyMedicineInternal medicineFluoxetine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selective Serotonin Reuptake Inhibitors (SSRIs) are common medications taken by patients that are diagnosed with depression or anxiety, and examples of these medications are Fluoxetine, Sertraline, Paroxetine, Fluvoxamine, Citalopram, Escitalopram, and Vilazodone.However, SSRIs have been discovered to cause negative or adverse effects on patients, especially adolescents.This has caused the United States Food and Drug Administration (FDA) to become stricter with the administration of SSRIs, including the requirement for proper labels warning the patient of the adverse effects.This paper investigates adverse events that are associated with SSRI therapy.For example, the SSRI Fluoxetine has been shown to cause adverse effects such as insomnia, anxiety, anorexia, and seizures.Another SSRI is Sertraline, which causes excessive bleeding, which can further lead to platelet aggregation.Also, the SSRI Paroxetine can cause the patient to have drowsiness, sleep disturbance, appetite and Discontinuation Syndrome.Discontinuation Syndrome occurs when an antidepressant is not taken by the individual any more.To add on, the SSRI Citalopram can cause many adverse effects, including diaphoresis, nausea, and vomiting.The SSRI Escitalopram can cause hyponatremia, insomnia, and nausea.Finally, the SSRI Vilazodone can cause patients to experience arthralgia, palpitations, and fatigue.In addition to these adverse effects, there are also Serious Adverse Effects (SAEs).SAEs are adverse events that cause hospitalisation, permanent damage, and death to the patient.An example of an SAE is suicide, which is more likely to happen in adolescents.A study was conducted where 4582 patients were placed in 24 placebo-controlled trails that displayed that antidepressants caused increase in suicide in pediatric patients.Also, the FDA has administered black box warnings on SSRI packaging to notify patients 24 years of age and under that they are at risk of suicide.Many SSRIs cause serious damage, especially in teens, and may be ineffective.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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