Sex differences in drug-induced osteoporosis: a pharmacovigilance study based on the FAERS database
Notice bibliographique
Résumé
Background: Osteoporosis is a prevalent condition globally, often linked to a significant risk of fractures. Drug-induced osteoporosis (DIOP) is an increasingly recognized adverse effect of various medications, but the sex-specific risks and time-to-onset patterns remain inadequately understood. Addressing these gaps in knowledge is critical to improving patient safety and pharmacovigilance. Objective: This study aimed to explore sex-related differences in DIOP, identify high-risk medications, and assess the onset patterns of osteoporosis-related adverse events by analyzing data from the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) and validating the findings using the Canada Vigilance Adverse Reaction Online Database (Canada Vigilance ADR). Methods: We analyzed adverse event reports from the FAERS database covering the period from Q1 2004 to Q4 2024. Drugs were standardized using the RxNorm drug terminology system, and adverse events were matched to MedDRA 27.1. Disproportionality analysis was conducted using Reporting Odds Ratio (ROR), Multi-item Gamma Poisson Shrinker (MGPS), and Bayesian Confidence Propagation Neural Network (BCPNN) methods. To validate our findings, we performed external validation using the Canada Vigilance ADR database. Stratified analyses by sex were performed to assess differences in drug-osteoporosis associations. Results: A total of 236,928 osteoporosis-related reports were identified, with 64.6% of the reports coming from females. We identified 68 drugs associated with DIOP, including 15 male-specific and 26 female-specific potential risk drugs. Notable drugs such as tenofovir disoproxil and esomeprazole were linked to both sexes. Drugs like upadacitinib exhibited early-onset failure patterns, while others like tenofovir demonstrated cumulative risk patterns over prolonged use. External validation with the Canada Vigilance ADR confirmed 32 drugs with potential osteoporosis risks. Conclusions: This study highlights important sex-specific differences in the risk of drug-induced osteoporosis and underscores the need for targeted pharmacovigilance strategies. The findings contribute to a more personalized approach to drug safety, promoting more informed decision-making regarding medication use in osteoporosis-prone populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».