β-blockers and risk of neuropsychiatric adverse events: An active-comparator restricted disproportionality on the FAERS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: β-blockers (β-adrenoceptor antagonists), commonly used for cardiovascular conditions, may be linked to neuropsychiatric adverse events (AEs). However, many prevalent ones, including delirium and hallucinations, remain insufficiently studied. AIMS: To compare the neuropsychiatric risks of β-blockers with other antihypertensive drugs using data from the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) and differences between lipophilic and hydrophilic β-blockers. METHOD: An active-comparator restricted disproportionality analysis was conducted using data from the FAERS (2004Q1-2023Q4). Neuropsychiatric AEs were analyzed using Preferred Terms and the System Organ Classes from the Medical Dictionary for Regulatory Activities for β-blockers compared to lisinopril and losartan. Adjusted Reporting Odds Ratios (aRORs) were calculated using logistic regression to account for potential confounders. RESULTS: β-blockers were linked to a significantly higher risk of nervous and psychiatric disorders, compared to lisinopril and losartan. Among the nine types of neuropsychiatric events studied, six-dizziness, nightmares, insomnia, hallucinations, somnolence, and disorientation-showed higher aRORs with β-blockers. Propranolol, a lipophilic β-blocker, exhibited the highest aRORs for psychiatric disorders and six types of neuropsychiatric events, including nightmares, delirium, hallucinations, disorientation, altered mental status, and somnolence, compared to lisinopril and losartan. Compared to atenolol, propranolol remained significantly associated with delirium, hallucinations, and disorientation. CONCLUSION: β-blockers, especially propranolol, may be associated with a higher risk of neuropsychiatric AEs compared to lisinopril and losartan. These findings highlight the importance of considering the specific β-blocker prescribed, particularly in patients at risk for central nervous system side effects. Further population-based studies are warranted to confirm these results.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».