Intrahepatic cholestasis of pregnancy associated with azathioprine: first quantitative disproportionality analysis using the FDA adverse event reporting system
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Azathioprine (AZA) is an immunosuppressant approved for renal transplant rejection and rheumatoid arthritis. Recent FDA alerts have raised concerns about its link to intrahepatic cholestasis of pregnancy (ICP), a condition with serious maternal and fetal risks. This study used disproportionality analysis as a hypothesis-generating approach to evaluate the reporting association between AZA and ICP during pregnancy and to compare AZA with other drugs previously implicated in ICP. Methods: A retrospective pharmacovigilance study was conducted using the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) reports from 1968 to Q2 2024. Disproportionality analysis was performed using reporting odds ratios (RORs), with statistical significance defined as a lower limit of the 95% confidence interval (CI) >1 and at least three unique cases. Subgroup analyses were conducted by pregnancy status and underlying autoimmune indications, and comparative analyses were performed against drugs previously reported to induce ICP. Results: Among 35,576 AZA-related reports, 67 specifically documented ICP. A strong signal was detected for ICP ROR025 = 153.0; IC025 = 5.8; EBGM05 = 144.37), ranking among the highest AZA-associated adverse events. In pregnant women, ICP also showed a significant signal (ROR025 = 5.46; IC025 = 1.93; EBGM05 = 5.31). Subgroup analyses by indication revealed elevated risks in Crohn's disease (ROR025 = 66.99; IC025 = 4.8; EBGM05 = 64.73), and Colitis ulcerative (ROR025 = 9.01; IC025 = 1.95; EBGM05 = 9.95). Comparative analyses demonstrated that AZA had a higher proportion of ICP cases than other drugs reported to induce ICP. Conclusion: This pharmacovigilance analysis identifies a disproportionality signal suggesting a possible association between AZA and intrahepatic cholestasis of pregnancy. These hypothesis-generating findings underscore the importance of cautious use and clinical vigilance when prescribing AZA to women of reproductive age.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,059 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».