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Enregistrement W2078679375 · doi:10.1136/bmjopen-2013-003431

Pharmacy study of natural health product adverse reactions (SONAR): a cross-sectional study using active surveillance in community pharmacies to detect adverse events associated with natural health products and assess causality

2014· article· en· W2078679375 sur OpenAlexafffundabout
Candace Necyk, Ross T. Tsuyuki, Heather Boon, Brian C. Foster, Don LeGatt, George S. Cembrowski, Mano Murty, Joanne Barnes, Theresa L. Charrois, John T. Arnason, Mark A. Ware, Rhonda J. Rosychuk, Sunita Vohra

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensMcGill University Health CentreHealth CanadaAlberta Health ServicesUniversity of OttawaUniversity of TorontoUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth Canada
Mots-clésMedicinePharmacyCross-sectional studyNatural historyEnvironmental healthPostmarketing surveillanceCausality (physics)Public healthAdverse effectEpidemiologyMedical prescriptionProduct (mathematics)Family medicinePharmacologyInternal medicineNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To investigate the rates and causality of adverse event(s) (AE) associated with natural health product (NHP) use, prescription drug use and concurrent NHP-drug use through active surveillance in community pharmacies. DESIGN: Cross-sectional study of screened patients. SETTING: 10 community pharmacies across Alberta and British Columbia, Canada from 14 January to 30 July 2011. PARTICIPANTS: The participating pharmacy staff screened consecutive patients, or agents of patients, who were dropping or picking up prescription medications. PRIMARY OUTCOME MEASURES: Patients were screened to determine the proportions of them using prescription drugs and/or NHPs, as well as their respective AE rates. All AEs reported by the screened patients who took a NHP, consented to, and were available for, a detailed telephone interview (14%) were adjudicated fully to assess for causality. RESULTS: Over a total of 105 pharmacy weeks and 1118 patients screened, 410 patients reported taking prescription drugs only (36.7%; 95% CI 33.9% to 39.5%), 37 reported taking NHPs only (3.3%; 95% CI 2.4% to 4.5%) and 657 reported taking prescription drugs and NHPs concurrently (58.8%; 95% CI 55.9% to 61.6%). In total, 54 patients reported an AE, representing 1.2% (95% CI 0.51% to 2.9%), 2.7% (95% CI 0.4% to 16.9%) and 7.3% (95% CI 5.6% to 9.6%) of each population, respectively. Compared with patients who reported using prescription drugs, the patients who reported using prescription drugs and NHPs concurrently were 6.4 times more likely to experience an AE (OR; 95% CI 2.52 to 16.17; p<0.001). Combined with data from Ontario, Canada, a national proportion was calculated, which found that 45.4% (95% CI 43.8% to 47.0%) of Canadians who visit community pharmacies take NHPs and prescription drugs concurrently, and of those, 7.4% (95% CI 6.3% to 8.8%) report an AE. CONCLUSIONS: A substantial proportion of community pharmacy patients use prescription drugs and NHPs concurrently; these patients are at a greater risk of experiencing an AE. Active surveillance provides a means of detecting such AEs and collecting high-quality data on which causality assessment can be based.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,258
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,274 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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