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Enregistrement W4408636582 · doi:10.3389/fphar.2025.1555838

The real-world analysis of adverse events with azacitidine: a pharmacovigilance study based on the FAERS and WHO-VigiAccess databases

2025· article· en· W4408636582 sur OpenAlexaff
Zhaorui Wang, Linlin Guo, Youfu He, Baiquan Zhang, Yang Wang, Juan Ding

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdverse Event Reporting SystemAzacitidinePharmacovigilanceMedicineAdverse effectMedDRAInternal medicineOdds ratioOncologyDatabaseDNA methylationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Azacitidine is used to treat myelodysplastic syndrome (MDS) and acute myeloid leukemia (AML). It acts as a cytosine analog and DNA methyltransferase inhibitor, inducing DNA hypomethylation to reverse epigenetic modifications and restore normal gene expression. However, adverse events (AEs) associated with azacitidine are mainly reported in clinical trials, with limited real-world evidence. This study aims to assess the AE profile of azacitidine by utilizing data from the Food and Drug Administration (FDA) Adverse Event Reporting System (FAERS) and WHO-VigiAccess databases. Methods: We extracted adverse event (AE) reports related to azacitidine from the FAERS and WHO-VigiAccess databases, covering the period from the drug's market introduction to the third quarter of 2024. We used statistical methods including Reporting Odds Ratio (ROR), Proportional Reporting Ratio (PRR), Bayesian Confidence Propagation Neural Network (BCPNN), and Empirical Bayesian Geometric Mean (EBGM) to analyze the association between azacitidine and documented AEs. Results: The investigation unveiled 16,056 azacitidine-related adverse event (AE) reports from FAERS and 19,867 reports from WHO-VigiAccess. The median duration for the occurrence of these AEs during the observation period was 36 days, with an interquartile range (IQR) spanning from 11 to 126 days. Our statistical analysis identified 27 organ systems associated with AEs induced by azacitidine. Among these, the notable System Organ Classes (SOCs) that met four specific criteria included: infections and infestations, blood and lymphatic system disorders, and neoplasms benign, malignant, and unspecified (including cysts and polyps). Four algorithms identified 443 significant disproportionality preferred terms (PTs), including previously unreported AEs such as death, sepsis, septic shock, respiratory failure, cardiac failure, tumor lysis syndrome, bone marrow failure, interstitial lung disease, and pericarditis. Analysis from the WHO-VigiAccess database showed a ROR of 3.65 and a PRR of 3.30 for the SOC of infections and infestations. Conclusion: This research not only confirms the widely acknowledged AEs linked to azacitidine but also uncovers several potentially new safety concerns noted in actual clinical practice. These results may offer important vigilance information for clinicians and pharmacists when addressing safety issues associated with azacitidine.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,383 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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