Quality and Quantity of Information in Summary Basis of Decision Documents Issued by Health Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health Canada's Summary Basis of Decision (SBD) documents outline the clinical trial information that was considered in approving a new drug. We examined the ability of SBDs to inform clinician decision-making. We asked if SBDs answered three questions that clinicians might have prior to prescribing a new drug: 1) Do the characteristics of patients enrolled in trials match those of patients in their practice? 2) What are the details concerning the drug's risks and benefits? 3) What are the basic characteristics of trials? METHODS: 14 items of clinical trial information were identified from all SBDs published on or before April 2012. Each item received a score of 2 (present), 1 (unclear) or 0 (absent). The unit of analysis was the individual SBD, and an overall SBD score was derived based on the sum of points for each item. Scores were expressed as a percentage of the maximum possible points, and then classified into five descriptive categories based on that score. Additionally, three overall 'component' scores were tallied for each SBD: "patient characteristics", "benefit/risk information" and "basic trial characteristics". RESULTS: 161 documents, spanning 456 trials, were analyzed. The majority (126/161) were rated as having information sometimes present (score of >33 to 66%). No SBDs had either no information on any item, or 100% of the information. Items in the patient characteristics component scored poorest (mean component score of 40.4%), while items corresponding to basic trial information were most frequently provided (mean component score of 71%). CONCLUSION: The significant omissions in the level of clinical trial information in SBDs provide little to aid clinicians in their decision-making. Clinicians' preferred source of information is scientific knowledge, but in Canada, access to such information is limited. Consequently, we believe that clinicians are being denied crucial tools for decision-making.
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 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 | 0,333 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».