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Enregistrement W4404319356 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.44488

Gabapentinoids and Risk of Hip Fracture

2024· article· en· W4404319356 sur OpenAlexaff
Miriam T Y Leung, Justin P. Turner, C. Marquina, Jenni Ilomäki, Tim Tran, Katsiaryna Bykov, J. Simon Bell

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité LavalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilGlaxoSmithKlineDementia AustraliaAgency for Healthcare Research and QualityDepartment of Health and Aged Care, Australian GovernmentDementia Centre for Research CollaborationNational Breast Cancer FoundationAustralian GovernmentState Government of VictoriaDepartment of Health, State Government of VictoriaAmgenSociety of Hospital Pharmacists of AustraliaAstraZenecaNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMedicinePregabalinHip fractureOdds ratioGabapentinInternal medicineLogistic regressionPhysical therapyAnesthesiaOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The increased use of gabapentinoids has been most pronounced in older people who are also susceptible to hip fractures. Objective: To investigate the overall association between gabapentinoids and the risk of hip fractures and the stratified association across age groups, frailty status, and history of chronic kidney disease. Design, Setting, and Participants: This was a case-case-time-control study in patients hospitalized for hip fracture in Victoria, Australia, between March 1, 2013, and June 30, 2018, with at least 1 prescription for a gabapentinoid before fracture. Conditional logistic regression was used to estimate the odds ratio (OR) and 95% CI for gabapentinoid dispensing in the index (1-60 days prefracture) compared with the reference (121-180 days prefracture) period. To adjust for the underlying time trend in gabapentinoid use, each index case was matched with up to 5 controls, selected from future cases of the same age and sex. Subgroup analyses were conducted in subgroups with or without chronic kidney disease (CKD), frailty scores less than 5, and frailty scores 5 and above. Frailty was computed using the Hospital Frailty Risk Score (HFRS). Data were analyzed from November 2023 to April 2024. Exposure: Gabapentinoids (pregabalin or gabapentin). Main Outcome and Measure: Hip fracture. Results: Of 28 293 patients hospitalized for hip fractures, 2946 (1752 [59.5%] aged ≥80 years; 2099 [71.2%] female) were dispensed a gabapentinoid before hip fracture. Gabapentinoid dispensing was associated with increased odds of hip fractures (OR, 1.96; 95% CI, 1.66-2.32). After adjusting for the exposure-time trend and concomitant use of other central nervous system medications, the odds of hip fractures remained elevated (OR, 1.30; 95% CI, 1.07-1.57). The association between gabapentinoid dispensing and hip fracture was higher in patients with HFRS 5 and above (OR, 1.75; 95% CI, 1.31-2.33) and CKD (OR, 2.41; 95% CI, 1.65-3.52). Conclusions and relevance: In this case-case-time-control study of Australian residents hospitalized for hip fracture, gabapentinoid use was associated with an increased risk of hip fractures, especially in patients who were frail or had chronic kidney disease. In addition to the known risk associated with kidney impairment, frailty status may be an important risk factor when considering use of gabapentinoids.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 GPT0,293
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeSans objet
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

Citations22
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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