Rosiglitazone use and associated adverse event rates in Canada: an updated analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We previously reported on the change in the use of rosiglitazone-containing products (RCP) and adverse event reporting rates in Canadian patients between 2004 and 2010. The present study extends this analysis to include the January 2011 to December 2012 time period. METHODS: RCP utilization rates were obtained from IMS Health Brogan's longitudinal de-identified patient database, LRx. GlaxoSmithKline's global adverse events database was used to extract adverse events (AE), serious adverse events (SAE), and cardiac adverse events (CAE) reported in Canadian patients receiving RCP from April 2004 to December 2012. The patient utilization information from the LRx database was used to estimate rates per 100,000 patients. RESULTS: An estimated 182,841 patients were dispensed RCP prescriptions between April 2004 and December 2012. The total number of patients using RCP decreased by 85% from 2011 to 2012. From its peak use in 2007, the number of patients filling a prescription decreased 97%. A total of 1069 AEs were reported during the study period, of which 32 AE's were reported from Jan 2011 to Dec 2012. The average monthly reporting rates of AE's, SAE's and CAE's over 2011-2012 were 10.8/100,000 patients, 9.1/100,000 patients and 5.0/100,000 patients, respectively. CONCLUSIONS: The utilization of RCP in Canada has significantly declined. The significance of the adverse event rate information presented is uncertain and must be evaluated within the context of the well known factors that can influence AE reporting rates, as well as limitations to the methods used to estimate these reporting rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».