Canadian research finds automated calling system helps identify adverse drug reactions
Notice bibliographique
Résumé
Using automated phone calls to follow up with patients after they receive a prescription can help uncover adverse drug events (ADEs), according to new Canadian research. The study, published in the online version of JAMA Internal Medicine on February 4, 2013, was led by Alan Forster, Scientific Director of Performance Measurement at Ottawa Hospital. According to Dr. Forster, the study was the first to use an automated calling system to check for adverse drug reactions. The research involved 629 patients at family health care practices in Quebec. The patients were contacted 3 days after receiving their prescription medication and again after 17 days, and responded to recorded questions that asked them about problems or new symptoms that had occurred after beginning to take the drug. Study researchers then contacted the patients after 21 days to get more detailed information. The study found that the automated phone call system identified 58 out of 125 ADEs (46%). The system offered the patients the chance to receive a phone call from a pharmacist to have a further discussion about their medication; about one-third of the patients asked for such a call. A journal editorial accompanying the study called the findings promising, but noted that automated calls alone have limitations, given that slightly fewer than half of ADEs were identified. The Canadian Institutes of Health Research (CIHR) is funding a randomized control trial of the system to gather more information on potential benefits and cost-effectiveness.
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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 | 0,012 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,013 | 0,002 |
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 ».