New use of rosiglitazone decreased following publication of a meta‐analysis suggesting harm
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: It is uncertain whether meta-analyses lead to changes in prescribing practices. We studied trends in the prescribing of glucose-lowering therapy before and after the publication of a meta-analysis suggesting harm from rosiglitazone. METHODS: We examined the prescription records of all residents of Ontario, Canada, aged > or = 66 years. For each week between January and December 2007, we identified new users of five categories of glucose-lowering medications: rosiglitazone, pioglitazone, metformin, glibenclamide (glyburide) and insulin. The effect of the meta-analysis was assessed using interventional autoregressive integrated moving-average models. RESULTS: Following the release of the meta-analysis, there was a sudden decline in new users of rosiglitazone (P = 0.01), mirrored by a nearly identical but transient increase in new users of pioglitazone (P < 0.001). There was also a net decline in new users of thiazolidinediones as a class (P < 0.001). The number of new users of other glucose-lowering medications did not change. CONCLUSIONS: A highly-publicized meta-analysis regarding rosiglitazone's potential harms led to an abrupt decline in new users of the drug, as well as a transient surge in new use of pioglitazone.
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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 | 0,046 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».