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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Pharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

622 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
622 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 6 sur 13

Les étiquettes couvrent 2 des 622 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 622 des 622 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

venueno affnon étiqueté
Methodological Issues in Using a Common Data Model of COVID-19 Vaccine Uptake and Important Adverse Events of Interest: Feasibility Study of Data and Connectivity COVID-19 Vaccines Pharmacovigilance in the United Kingdom
Gayathri Delanerolle, Robert Williams, Ana Stipancic, Rachel Byford, Anna Forbes, Ruby S. M. Tsang +15 autres
2022· article· en· JMIR Formative Research· Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
Harms reported by patients in rheumatology drug trials: a systematic review of randomized trials in the cochrane library from an OMERACT working group
Dorthe B. Berthelsen, Thasia Woodworth, Niti Goel, John P. A. Ioannidis, Peter Tugwell, Dan Devoe +12 autres
2021· review· en· Seminars in Arthritis and Rheumatism· Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+metaepi_broadconsensus · metaresearch
7
citations
affnon étiqueté
Drug related adverse event assessment in neonates in clinical trials and clinical care
Nadir Yalçın, John van den Anker, Samira Samiee‐Zafarghandy, Karel Allegaert
2024· review· en· Expert Review of Clinical Pharmacology· Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+metaepi_broad+research_integrity+insufficient_payloadconsensus · metaepi_narrow+research_integrity
7
citations
fundno affnon étiqueté
Characteristics of adverse medication events in a children's hospital
Sonya Stacey, Ian Coombes, Claire Wainwright, Brittany Klee, Hugh Miller, Karen Whitfield
2014· article· en· Journal of Paediatrics and Child Health· Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
afffundnon étiqueté
Consequences to patients, clinicians, and manufacturers when very serious adverse drug reactions are identified (1997–2019): A qualitative analysis from the Southern Network on Adverse Reactions (SONAR)
Charles L. Bennett, Shamia Hoque, Nancy F. Olivieri, Matthew A. Taylor, David M. Aboulafia, Courtney Lubaczewski +28 autres
2020· article· en· EClinicalMedicine· Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
7
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Pharmacosurveillance without borders: electronic health records in different countries can be used to address important methodological issues in estimating the risk of adverse events
Robyn Tamblyn, Nadyne Girard, William G Dixon, Jennifer S. Haas, David W. Bates, Thérèse Sheppard +4 autres
2016· article· en· Journal of Clinical Epidemiology· Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
prédiction distillée:candidate · metaresearch+research_integrityconsensus · metaresearch
7
citations
venueno affnon étiqueté
10.1016/j.ohc.2005.07.008
Paul Lama
2000· review· en· Time to knit· Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
7
citations
aboutno affnon étiqueté
Safety of azithromycin in paediatrics: a systematic review protocol
Peipei Xu, Linan Zeng, Tao Xiong, Imti Choonara, Shamim Qazi, Lingli Zhang
2019· review· en· BMJ Paediatrics Open· Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+research_integrity+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
7
citations
afffundnon étiqueté
Criteria to Report Adverse Drug Withdrawal Events in Clinical Trials: A Systematic Review
Jimin J. Lee, Émilie Bortolussi‐Courval, Eva Filosa, Soham Rej, Claire Godard‐Sebillote, Robyn Tamblyn +2 autres
2025· review· en· Journal of the American Geriatrics Society· Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+research_integrityconsensus · metaresearch
7
citations
venueno affnon étiqueté
Incorporating Unstructured Patient Narratives and Health Insurance Claims Data in Pharmacovigilance: Natural Language Processing Analysis of Patient-Generated Texts About Systemic Lupus Erythematosus
Shinichi Matsuda, Takumi Ohtomo, Shiho Tomizawa, Yuki Miyano, Miwako Mogi, Hiroshi Kuriki +2 autres
2021· article· en· JMIR Public Health and Surveillance· Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Why are there deadly drugs?
Joel Lexchin
2015· letter· en· BMC Medicine· Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+research_integrity+insufficient_payloadconsensus · research_integrity+insufficient_payload
7
citations
affnon étiqueté
Transforming Pharmacovigilance With Pharmacogenomics: Toward Personalized Risk Management
Claire Spahn, Nanase Toda, Blaine Groat, Omar Aimer, Sara Rogers, Akinyemi Oni‐Orisan +2 autres
2025· review· en· Clinical Pharmacology & Therapeutics· Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+research_integrity+insufficient_payloadconsensus · metaepi_narrow+research_integrity+insufficient_payload
6
citations
affnon étiqueté
Collaborative Real‐World Evidence Among Regulators: Lessons and Perspectives
Andrew Beck, Melissa Kampman, Cindy Huynh, Craig Simon, Kelly Plueschke, Catherine Cohet +3 autres
2024· review· en· Clinical Pharmacology & Therapeutics· Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+research_integrity+insufficient_payloadconsensus · metaepi_narrow+research_integrity+insufficient_payload
6
citations

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