Refilling and Switching of Antiepileptic Drugs and Seizure-Related Events
Notice bibliographique
Résumé
We sought to estimate the risk of seizure-related events associated with refilling prescriptions for antiepileptic drugs (AEDs) and to estimate the effect of switching between brand-name and generic drugs or between two generic versions of the same drug. We conducted a case-crossover study using health-care databases from British Columbia, Canada, among AED users who had an emergency room visit or hospitalization for seizure (index seizure-related event), defined using International Classification of Diseases, Ninth Revision, Clinical Modification (ICD-9) codes 345.xx (epilepsy and recurrent seizures) and 780.3x (convulsions), between 1997 and 2005. AED prescription refilling itself was associated with 2.3-fold elevated odds of seizure-related events when the refill occurred within 21 days before the index event (odds ratio (OR) 2.31; 95% confidence interval (CI) 1.56-3.44). The OR was 2.75 (95% CI 0.88-8.64) for refills that involved switching, yielding a refill-adjusted OR for switching of 1.19 (95% CI 0.35-3.99). Refilling the same AED prescription was associated with an elevated risk of seizure-related events whether or not the refill involved switching from a brand-name to a generic product.
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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».