A distributed research network model for post‐marketing safety studies: the Meningococcal Vaccine Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We describe a multi-center post-marketing safety study that uses distributed data methods to minimize the need for covered entities to share protected health information (PHI). Implementation has addressed several issues relevant to creation of a large scale post-marketing drug safety surveillance system envisioned by the FDA's Sentinel Initiative. METHODS: This retrospective cohort study of Guillain-Barré syndrome (GBS) following meningococcal conjugate vaccination incorporates the data and analytic expertise of five research organizations closely affiliated with US health insurers. The study uses administrative claims data, plus review of full text medical records to adjudicate the status of individuals with a diagnosis code for GBS (ICD9 357.0). A distributed network approach is used to create the analysis files and to perform most aspects of the analysis, allowing nearly all of the data to remain behind institutional firewalls. Pooled analysis files transferred to a central site will contain one record per person for approximately 0.2% of the study population, and contain PHI limited to the month and year of GBS onset for cases or the index date for matched controls. RESULTS: The first planned data extraction identified over 9 million eligible adolescents in the target age range of 11-21 years. They contributed an average of 14 months of eligible time on study over 27 months of calendar time. MCV4 vaccination coverage levels exceeded 20% among 17-18-year olds and 16% among 11-13 and 14-16-year-old age groups by the second quarter of 2007. CONCLUSION: This study demonstrates the feasibility of using a distributed data network approach to perform large scale post-marketing safety analyses and is scalable to include additional organizations and data sources. We believe these results can inform the development of a large national surveillance system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,035 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».