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Enregistrement W4403812106 · doi:10.1681/asn.2024zp3a09kx

Gabapentin Use and Adverse Effects among Hemodialysis Patients Diagnosed with Pruritus or Neuropathic Pain in US Claims Data

2024· article· en· W4403812106 sur OpenAlexaff
Claudio Rigatto, Ting Lu, Thilo Schaufler, Despina Ruessmann, Ronald L. Pisoni, Brian Bieber, Angelo Karaboyas, Michael Strupp

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensSeven Oaks General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGabapentinMedicineNeuropathic painHemodialysisAdverse effectAnesthesiaIntensive care medicineInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Chronic kidney disease-associated pruritus (CKD-aP) is linked with numerous clinical and patient-reported outcomes. Gabapentin (Gaba) is indicated for neuropathic pain (NP), and also used off-label to reduce pruritus symptoms. There are, however, concerns about adverse events (AEs), namely altered mental status and risk of falls. We explored real-world Gaba utilization patterns and relevant AEs in US hemodialysis (HD) patients, and how they may differ by diagnosis of CKD-aP vs. NP. Methods: We used claims data from 533,232 adult HD patients in the USRDS database between 2016-2020 with Fee-For-Service Medicare Part D coverage. Gaba use, dose, and time to discontinuation were stratified by time-updated diagnosis of CKD-aP or NP. The associations between time-varying Gaba dose – defined as current prescription updated continuously – and six AEs were analysed by recurrent event Andersen-Gill model and adjusted for potential confounders, separately by time-updated diagnosis of CKD-aP or NP. Results: Point-prevalence of Gaba prescription was 13.9% overall, and was higher among patients with NP (21.1%) than with CKD-aP (11.0%). Median [IQR] time to discontinuation was 5.2 [2.0, 13.0] months in the NP group and 4.2 [1.5, 11.6] months in the CKD-aP group. Mean Gaba dose was higher (503 vs. 433 mg/day) in the NP vs. CKD-aP group, and increased during the first year of use from 410 to 494 mg/day. AE rates ranged from 9.3 (fracture) to 37.8 (altered mental status) per 100 patient-years. We observed a strong dose-response association between Gaba dose and AEs, particularly among patients with CKD-aP (Table). Conclusion: Use of Gaba in HD patients was associated with a higher risk of AEs (including altered mental status, dizziness, falls, and fracture), even at doses as low as 100 mg/day. The increase was greater when Gaba was used off-label in CKD-aP patients. Prescribers should consider the clinically relevant side effects of Gaba when providing treatment options to their patients with CKD-aP. Funding: Commercial Support - Commercial support by Vifor Fresenius Medical Care Renal Pharma

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)0,009
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,237 · 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
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