Faut-il encore utiliser les anticholinestérases ?
Bibliographic record
Abstract
Les auteurs canadiens ont compare pres de 20 000 patients atteints de maladie d’Alzheimer traites par inhibiteurs de la cholinesterase a 60 000 temoins non traites Dans cette cohorte, les hospitalisations pour syncope ont ete plus frequentes chez les patients sous anticholinesterases (donepezil : 13 641 patients, galantamine : 3 448, rivastigmine : 2 714) que chez les castemoins (31,5 vs 18,6 evenements pour 1 000 personnes-annees : HR 1,76 ; 1,57-1,98). Il en a ete de meme pour les consequences de ces syncopes : bradycardie (HR 1,69 ; 1,32-2,15), bloc auriculo-ventriculaire complet necessitant l’implantation d’un pacemaker (HR 1,49 ; 1,12-2,00) et fractures de hanche (HR 1,18 ; 1,04-1,34). Ces resultats persistent quelles que soient les modalites choisies pour les couples patients/temoins. L’utilisation des anticholinesterases est donc bien associee a un taux accru d’evenements graves chez ces patients de plus de 68 ans atteints de maladie d’Alzheimer. Ce risque, jusqu’a maintenant sous-estime, doit donc etre soigneusement pris en compte avant toute prescription de ces medicaments dont les avantages sont au mieux tres modestes… Gill SS, Anderson GM, Fischer HD, Bell CM, Li P, Normand SLT, Rochon PA. Syncope and Its Consequences in Patients With Dementia Receiving Cholinesterase Inhibitors. A Population-Based Cohort Study. Arch Intern Med. 2009;169:867-73. Les questions que se pose la redaction • Cette etude canadienne sur une periode de 2 ans (2002-2004) a bien sur les limites d’une etude observationnelle et retrospective. Il s’agit cependant d’une vaste cohorte dont les resultats sont statistiquement et cliniquement significatifs. • La vulnerabilite de ces patients devrait logiquement conduire a une extreme prudence – contraire, il est vrai, aux « recommandations » actuelles – dans l’utilisation de ces medicaments. Ne parlons plus « d’effet structurant » de la prescription quand elle devient dangereuse !
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".