Identifying high-risk drugs and demographic patterns in drug-induced liver injury from FAERS and CVARD analyses
Notice bibliographique
Résumé
Drug-induced liver injury (DILI) is a major cause of acute liver failure, yet identifying associated drugs has been limited by the lack of large-scale analyses. This study addresses this gap by analyzing adverse event reports from the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) and the Canada Vigilance Adverse Reaction Database (CVARD) from 2012 to 2023. FAERS served as the primary database, while CVARD provided validation for the findings. We employed disproportionality analyses (ROR, PRR, BCPNN, MGPS) to identify drugs linked to DILI. Our analysis of 21,738 cases from FAERS identified 172 drugs with significant DILI signals, including high-risk drugs such as dapsone, isoniazid, and nitrofurantoin, which showed the strongest associations (BCPNN > 3). The most frequently implicated drug classes included antineoplastics, antibacterials, and direct-acting antivirals. Time-to-onset of DILI varied significantly across drug classes, with antibacterials exhibiting the shortest median onset (54 days) and immunosuppressants the longest (297 days). Gender and age were also found to be important risk factors, with higher DILI rates observed in females and older adults. Systemic drug administration, particularly through oral and intravenous routes, was most commonly associated with DILI, with serious outcomes reported in 55.9% of cases, including 30.8% requiring hospitalization. While these findings provide valuable insights into drug safety and clinical decision-making, the study's limitations, including potential biases from the spontaneous reporting nature of FAERS and CVARD, should be acknowledged. Overall, the findings highlight the importance of personalized monitoring and risk stratification to enhance medication safety and improve patient outcomes.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».