Beyond pain relief: the thrombosis threat of celecoxib
Notice bibliographique
Résumé
Background: There are still some points of controversy regarding the adverse events associated with celecoxib use, particularly in terms of thrombosis. Objectives: To explore the relationship between celecoxib and thrombosis in the real world and to investigate the causality that exists. Design: We conducted pharmacovigilance analysis on spontaneously reported adverse events to evaluate the association between celecoxib and thrombotic events. In addition, Mendelian randomization studies of drug targets were used to explore the causal relationship between them. Methods: This study used the data from the United States Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (FAERS), the Japanese Adverse Drug Event Report database, and the Canada Vigilance Adverse Reaction (CVAR) for pharmacovigilance analysis. Among these, the Report Odds Ratio, Proportional Reporting Ratio, Information Component, and Empirical Bayesian Geometric Mean were used to determine the strength of adverse event signals. In addition, the Weibull shape parameter test was used in this study to investigate the trend of adverse events. Mendelian randomization was used to explore the causal link between celecoxib and deep vein thrombosis. Results: Pharmacovigilance signals indicated that celecoxib was associated with an increased risk of thrombosis, with deep vein thrombosis demonstrating positive signals in all three populations. In addition, Mendelian randomization analyses provided evidence to support a causal relationship between celecoxib and deep vein thrombosis and clarified that carbonic anhydrase 2, a target protein of celecoxib, is causally linked to deep vein thrombosis. Conclusion: The use of celecoxib leads to an increased risk of thrombosis and suggests a causal relationship.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».