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Enregistrement W2065258407 · doi:10.1097/mop.0b013e328363ed4e

Off-label use of medicine in pediatrics

2013· review· en· W2065258407 sur OpenAlexaff
Alyson Karesh, Juli Tomaino, Andrew E. Mulberg

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pediatrics · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensPediatric Oncology Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePediatric gastroenterologyOff-label useIntensive care medicineFood and drug administrationDrugMEDLINEPediatricsFamily medicineMedical emergencyPharmacologyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,447
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,071 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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