Epidemiology of NHP-Drug Interactions: Identification and Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Increasing numbers of adults and children around the world are using natural health products (NHPs) to promote wellbeing or alleviate illness. Although often considered safe due to their natural origin, NHPs are potentially pharmacologically active and, therefore may cause harm. Limited data suggest that NHPs can interact with other NHPs as well as with prescription medication and foods. Although some common NHP-drug interactions have been identified and studied, in general, the epidemiology of NHP-drug interactions is not well-understood, in part because these harms are often underreported. Users rarely disclose NHP use to their physicians, and physicians rarely enquire about such use. Even if physicians become aware of a potential NHP-drug interaction, passive surveillance systems mean that it is left to the physician's discretion whether or not to report it to the proper authority. It is likely that active surveillance of NHP-drug interactions would result in increased reporting of NHP-related harms as well as better quality reports. Subsequent lab investigation would determine if adulteration, contamination, species misidentification, or misuse was responsible for the harm, or if a pharmacokinetic or pharmacodynamic NHP-drug interaction occurred. This kind of thorough detection and investigation of potential NHP-drug interactions is necessary to ensure the safe use of NHPs.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».