Association of antidepressants with cataracts and glaucoma: a disproportionality analysis using the reports to the United States Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (FAERS) pharmacovigilance database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antidepressants are commonly prescribed for mood disorders. Epidemiological studies suggest antidepressant use may be associated with cataracts and glaucoma. We aim to investigate the association between antidepressants and cataracts and glaucoma. METHODS: ) were calculated for antidepressants (ie, selective serotonin reuptake inhibitors [SSRIs], selective norepinephrine reuptake inhibitors [SNRIs], serotonin-norepinephrine-dopamine reuptake inhibitors, serotonin modulators and stimulators, serotonin antagonists and reuptake inhibitors [SARIs], norepinephrine reuptake inhibitors, norepinephrine-dopamine reuptake inhibitors, tricyclic antidepressants [TCAs], tetracyclic antidepressants [TeCAs], and monoamine oxidase inhibitors [MAOIs]). The reference agent was acetaminophen. RESULTS: TeCAs and MAOIs were significantly associated with a decreased risk of cataracts (ROR = 0.11-0.65 and 0.16-0.69, respectively). TCAs, brexanolone, esketamine, and opipramol reported an increased cataract risk (ROR = 1.31-12.81). For glaucoma, SSRIs, SNRIs, SARIs, TCAs, MAOIs, and other investigated antidepressants reported significant RORs ranging from 1.034 to 21.17. There was a nonsignificant association of angle closure glaucoma (ACG) and open angle glaucoma (OAG) with the investigated antidepressants. LIMITATIONS: For adverse event cases, multiple suspected product names are listed, and as cases are not routinely verified, there may be a possibility of duplicate reports and causality cannot be established. CONCLUSION: Most of the investigated antidepressants were associated with a lower risk of cataract reporting. TCAs, brexanolone, esketamine, and opipramol were associated with greater odds of cataract. For most antidepressants, there was an insignificant increase in reports of ACG and OAG.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».