Association of GLP‐1 Receptor Agonists With Risk of Suicidal Ideation and Behaviour: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background and Objective Glucagon‐like peptide‐1 receptor agonists (GLP‐1RAs) are widely used to treat type 2 diabetes and obesity, providing metabolic and cardiovascular benefits. However, concerns have emerged about potential neuropsychiatric side effects, including suicidal ideation and behaviour, prompting investigations by regulatory bodies such as the FDA and EMA. This systematic review and meta‐analysis aimed to assess the association between GLP‐1RA use and the risk of suicidal ideation or behaviour. Methods A systematic literature search was conducted in PubMed, Embase, and Web of Science through September 2024, adhering to PRISMA guidelines. Observational cohort and case‐control studies reporting suicidal ideation or behaviour in adults using GLP‐1RAs were included. The Modified Newcastle‐Ottawa Scale assessed risk of bias, and random‐effect models calculated risk ratios (RR) with 95% confidence intervals (CIs). Heterogeneity was assessed using the I 2 statistic. Results Of 126 studies, 11 were included from multiple countries with diverse designs. The meta‐analysis of four studies showed no statistically significant difference in suicidal outcomes between GLP‐1RA users and users of other anti‐hyperglycaemic drugs (RR: 0.568, 95% CI: 0.077–4.205). Substantial heterogeneity was observed (I 2 = 98%). Pharmacovigilance studies indicated no disproportionate increase in suicidality, while some observational studies suggested a lower risk. Conclusion This review found no significant link between GLP‐1RA use and increased suicidal ideation or behaviour. However, the high heterogeneity and reliance on pharmacovigilance data suggest caution. Clinicians should monitor patients, particularly those with psychiatric conditions, and further research is needed to assess long‐term neuropsychiatric safety.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».