Off-label use of medicine in pediatrics
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To provide current information on off-label medication use in pediatric gastroenterology, including a discussion on US legislative efforts to address the issue. RECENT FINDINGS: Medications used to treat pediatric gastrointestinal illnesses are frequently prescribed off-label. Acid suppressors, antiemetics, laxatives, and antitumor necrosis factor therapies are types of medications frequently used off-label in the pediatric gastroenterology arena. Pediatric studies conducted under US Federal laws are generating much-needed data on the safety and effectiveness of medications used to treat pediatric patients. Moreover, a new US law, the Food and Drug Administration Safety and Innovation Act, may further the development of pediatric medications in part by requiring pediatric-specific study plans earlier in the overall drug development process. As of today, there still are gaps in our knowledge about these medications, including for the treatment of pediatric gastroenterology diseases. SUMMARY: Medications are widely used off-label in pediatrics, including medications intended to treat gastrointestinal diseases, such as antitumor necrosis factor and laxatives. Although legislation is helping to generate and make available important information about pediatric medications, most still do not contain pediatric data. Therefore, providers need to understand the potential risks and benefits of prescribing off-label products to pediatric patients.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».