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Enregistrement W2067182354 · doi:10.1186/1472-6882-10-8

Consumers of natural health products: natural-born pharmacovigilantes?

2010· article· en· W2067182354 sur OpenAlexafffundabout
Rishma Walji, Heather Boon, Joanne Barnes, Zubin Austin, Sandy Welsh, G. Ross Baker

Notice bibliographique

RevueBMC Complementary and Alternative Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPharmacovigilanceMedicineHealth careFamily medicineAlternative medicineQualitative researchNursingDrugPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Natural health products (NHPs), such as herbal medicines and vitamins, are widely available over-the-counter and are often purchased by consumers without advice from a healthcare provider. This study examined how consumers respond when they believe they have experienced NHP-related adverse drug reactions (ADRs) in order to determine how to improve current safety monitoring strategies. METHODS: Qualitative semi-structured interviews were conducted with twelve consumers who had experienced a self-identified NHP-related ADR. Key emergent themes were identified and coded using content analysis techniques. RESULTS: Consumers were generally not comfortable enough with their conventional health care providers to discuss their NHP-related ADRs. Consumers reported being more comfortable discussing NHP-related ADRs with personnel from health food stores, friends or family with whom they had developed trusted relationships. No one reported their suspected ADR to Health Canada and most did not know this was possible. CONCLUSION: Consumers generally did not report their suspected NHP-related ADRs to healthcare providers or to Health Canada. Passive reporting systems for collecting information on NHP-related ADRs cannot be effective if consumers who experience NHP-related ADRs do not report their experiences. Healthcare providers, health food store personnel, manufacturers and other stakeholders also need to take responsibility for reporting ADRs in order to improve current pharmacovigilance of NHPs.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations40
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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