An Estimate of the Proportion of Symptoms Reported in Self-Administered Questionnaires That Are Captured as Adverse Drug Events in an Observational Database
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study was conducted to determine how frequently self-reported symptoms are captured as adverse drug events (ADEs) during chart abstraction. METHOD: We studied Ontario Cohort Study (OCS) participants attending the Toronto Hospital Immunodeficiency Clinic and compared OCS data on ADEs collected semi-annually through chart review and a self-administered questionnaire, completed on up to three occasions, which asked about the frequency, severity, and chronicity of symptoms including diarrhea, nausea, fatigue, and changes in body shape. Among 64 participants who completed the questionnaires, the median age was 42 years, the median time since HIV diagnosis was 9 years, 84% were male, 58% were men who had sex with men, 70% had viral load levels below 50 copies/mL, and the median CD4 was 422 cells/mm3. All patients were taking antiretroviral therapy. RESULTS: The median (interquartile range) number of symptoms per participant reported on the questionnaire at the first visit was 3 (1-5). The most common symptoms reported by patients were diarrhea (58%), headache (59%), difficulty sleeping (52%), dry skin (53%), and changes in body shape (52%). The median number of ADEs during the study period per participant in OCS was 1 (0-2). Of 345 symptoms identified on the questionnaire, 16% were reported as ADEs in the OCS. CONCLUSION: Although some symptoms were correctly not classified as ADEs as they were not related to antiretroviral medication, others may have been missed due to incomplete reporting to the physician, incomplete physician recording, or errors in chart extraction.
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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 | 0,016 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 découle