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Enregistrement W4403982986 · doi:10.3389/fpsyt.2024.1442490

Country-specific psychopharmacological risk of reporting suicidality comparing 38 antidepressants and lithium from the FDA Adverse Event Reporting System, 2017–2023

2024· article· en· W4403982986 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdverse Event Reporting SystemMedicineFluoxetineAdverse effectOdds ratioSuicidal ideationPsychiatryInternal medicinePoison controlInjury preventionEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The United States Food and Drug Administration (FDA) maintains a black-box warning for antidepressants warning of an increased risk of suicidality in children and young adults that is based on proprietary clinical trial data from study sponsors that were submitted for regulatory approval. This article aimed to assess whether the black-box warning for antidepressants is still valid today using recent drug safety data. Methods: Post-marketing adverse drug event data were obtained from the US FDA's Adverse Event Reporting System (FAERS) for the years 2017 through 2023. Logistic regression analysis was conducted using the case versus non-case methodology and adjusted for gender, age group, drug role (primary drug, secondary drug, interacting drug, and concomitant drug), initial FDA reporting year, reporter country, and a drug*gene*age group interaction. Results: In the multivariate analysis, compared to fluoxetine and patients aged 25 to 64 years, children [adjusted reporting odds ratio (aROR) = 7.38, 95% CI, 6.02-9.05] and young adults (aROR = 3.49, 95% CI, 2.65-4.59) were associated with an increased risk of reporting suicidality, but not for the elderly (aROR = 0.76, 95% CI, 0.53-1.09). Relative to fluoxetine, esketamine was associated with the highest rate of reporting suicidality in children (aROR = 3.20, 95% CI, 2.25-4.54); however, esketamine was associated with a lower risk of reporting suicidality in young adults (aROR = 0.59, 95% CI, 0.41-0.84), but not significantly in the elderly (aROR = 0.77, 95% CI, 0.48-1.23). For country-specific findings, relative to the USA, the Slovak Republic, India, and Canada had the lowest risk of reporting suicidality. For the overall study population, desvenlafaxine (aROR = 0.61, 95% CI, 0.46-0.81) and vilazodone (aROR = 0.56, 95% CI, 0.32-0.99) were the only two antidepressants associated with a reduced risk of reporting suicidality. Conclusion: This study shows that with recent antidepressant drug safety data, the US FDA's black-box warning for prescribing antidepressants to children and young adults is valid today in the USA. However, relative to the USA, 15 countries had a significantly lower risk of reporting suicidality, while 16 countries had a higher risk of reporting suicidality from 38 antidepressants and lithium.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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