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Enregistrement W2117597484 · doi:10.1136/bmjqs-2013-002238

Medication safety: opening up the black box

2013· letter· en· W2117597484 sur OpenAlexaff
Barbara Mintzes

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2013
Typeletter
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHarmMedical prescriptionAdverse effectPatient safetySuspectVulnerability (computing)Medical emergencyNear missFamily medicineSAFERAlternative medicineProduct (mathematics)Intensive care medicineHealth careNursingPharmacologyComputer securityForensic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medication-related adverse events are a major cause of disability and death, 1 and one of the most common reasons that patients attend hospital emergency departments. 2Much of this harm is preventable, either because a less hazardous treatment is available, the medicine is not really needed, or it is inappropriate for this specific patient.Many initiatives exist to improve medicine use.Schiff et al 3 call for a more judicious and precautionary approach to prescribing, with a focus on long-term as well as short-term health.To judge a medicine's net benefit to a patient, prescribers need comprehensive, accurate information on potential harmful as well as beneficial effects.Given the importance of medicines in treatment, information on harm is surprisingly inconsistent and elusive.Approved product information describes adverse events experienced by patients in premarket studies as well as new safety signals once a drug is marketed.In their article, 'Speaking the same language?International variations in the safety information accompanying top-selling prescription drugs', Kesselheim et al 4 describe differences in numbers and types of adverse events in product information for the same 20 top-selling medicines in the US, UK, Canada and Australia.There is no reason to suspect that Americans, Australians, Canadians or the English differ in vulnerability to harm from medicines.As well as numbers of events, individual adverse events-including life-threatening harm-were inconsistently listed.The size of patient safety populations on which assessments were based ranged widely, from a median of 3563 in Australia to 7819 in the UK. 4 This was product information for the same medicines, produced by the same manufacturers, and obtained at the same time.Regulatory warnings of serious risks also differed:

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0070,017
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0800,063
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,024

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 Opus0,595
Tête enseignante GPT0,610
Écart entre enseignants0,015 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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