P04.51. Study of natural health product adverse reactions (SONAR): active surveillance in community pharmacies
Notice bibliographique
Résumé
Participating pharmacists and pharmacy technicians screened consecutive individuals picking up prescription medications about their (1) NHP use, (2) prescription medication use, (3) concurrent NHP/prescription medication use in the previous one month, and (4) the occurrence of potential AEs. If a potential AE was identified and the patient provided written consent, a research pharmacist conducted a guided telephone interview to gather additional detailed information on the AE and medical history of the patient. Over a total of 105 pharmacy weeks, 1119 patients were screened. Of these patients, 409 reported taking prescription drugs only (36%; 95% CI: 33.7-39.4), 41 reported taking NHPs only (3.7%; 95% CI: 2.6-4.8) and 656 reported taking NHPs and prescription medication concurrently (58.6%; 95% CI: 55.7 to 61.5). A total of 58 patients reported a possible AE, which represents 0.98% (95% CI: 0.03 to 1.93) of those taking prescription medications only, 9.8% of those taking NHPs only (95% CI: 0.7% to 18.9) and 7.5% of those taking NHPs and prescription medications concurrently (95% CI: 5.48 to 9.52). Compared to passive surveillance, this study found active surveillance to markedly improve NHP adverse event reporting rates. Active surveillance offers improved quantity and quality of adverse event data, allowing for meaningful adjudication to assess potential harms.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».