Cardiovascular adverse events associated with triptans for treatment of migraine: a pharmacovigilance study of the FDA adverse event reporting system (FAERS)
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine the relationship between triptans (sumatriptan, rizatriptan, and zolmitriptan) and cardiovascular (CV) adverse events with data from the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS). FAERS database was used to collect data on triptans from 1997 to 2023. Disproportionality methods were utilized to quantify triptan-associated CV events and to identify the potential risk. The reporting odds ratio was used to identify the risk signals. CV outcomes related to age, sex, clinical results, and other factors were also examined for triptans; 820 reports involving the triptans were recognized as CV adverse events out of total of 12 699 reports that were gathered from on FAERS database. Women reported more CV adverse events with rizatriptan and zolmitriptan as compared to men. The CV adverse event risk was highest among individuals aged 18-64. Clinical outcome analysis showed that sumatriptan carries a higher CV risk than rizatriptan and zolmitriptan, and most deaths and serious cases have been documented for sumatriptan. The patients prescribed sumatriptan or zolmitriptan were at a higher risk of reporting CV events for chest pain and chest discomfort, compared to rizatriptan. This finding may provide support for the clinical observation and risk evaluation of triptan treatment.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».