Adverse drug reaction active surveillance: developing a national network in Canada's children's hospitals
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: Adverse drug reactions (ADRs) rank as the fifth leading cause of death in the western world. The nature and scope of these ADRs in children are not predictable based on post market surveillance reports that rely heavily on adult drug experience. The genotype-specific approaches to therapy in childhood (GATC) national ADR network was established to identify specific ADRs and to improve drug safety through identification of predictive genomic biomarkers of drug risk. METHODS: GATC set out to establish a national network of trained surveillance clinicians in pediatric hospitals across Canada. Surveillance clinicians identified, enrolled, and collected clinical data and biological samples from ADR cases and controls. Surveillance was targeted to three ADRs: anthracycline-induced cardiotoxicity, cisplatin-induced hearing impairment, and codeine-induced mortality in breastfed infants. RESULTS: The initial surveillance site was established in September 2005, with 10 sites fully operational by 2008. In 3 years, GATC enrolled 1836 ADR cases and 13188 controls. Target numbers were achieved for anthracycline-induced cardiotoxicity. Modified target numbers were nearly attained for cisplatin-induced hearing impairment. Codeine-induced infant mortality in a breastfed infant was discovered by GATC investigators. A case-control study was subsequently conducted. CONCLUSION: GATC has demonstrated a model of active and targeted surveillance that builds an important step toward the goal of personalized medicine for children. Effective communication, site-specific solutions and long-term sustainability across the network are critical to maintain participation and productivity. GATC may provide a framework of ADR surveillance that can be adapted by other countries and healthcare systems.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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