Association Between Antidepressant Use and Risk of Venous Thromboembolism: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To evaluate the association between antidepressant use and the risk of venous thromboembolism (VTE), including deep vein thrombosis and pulmonary embolism (PE), through a systematic review and meta-analysis of observational studies. Methods: A comprehensive literature search was conducted in Medline, Embase®, and Web of Science® up to December 2024. Eighteen studies (cohort, case-control, and nested case-control designs) meeting inclusion criteria were analyzed. Study quality was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. Pooled relative risks (RR) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated using a random-effects model. Subgroup analyses were performed based on recency of antidepressant use, VTE onset type (first vs. recurrent), and VTE subtype (PE). Results: Antidepressant use was associated with a significantly increased risk of VTE (RR = 1.22; 95% CI: 1.12–1.32; p < 0.001). Subgroup analyses revealed a stronger association for recent use (within 90 days), first-onset VTE, recurrent VTE, and PE. Heterogeneity was high (I2 = 87.92%), but sensitivity analysis confirmed result robustness. No publication bias was detected. Conclusions: This meta-analysis indicates a modest but statistically significant increase in the risk of VTE associated with antidepressant use, particularly among recent users, individuals experiencing either first-time or recurrent VTE, and those with PE-type events. These findings highlight the importance of individualized VTE risk assessment when initiating antidepressant therapy.
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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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».