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Enregistrement W2121435958 · doi:10.1002/bdra.23043

ABCDXXX: The obscenity of postmarketing surveillance for teratogenic effects

2012· editorial· en· W2121435958 sur OpenAlexaff
Jan M. Friedman

Notice bibliographique

RevueBirth Defects Research Part A Clinical and Molecular Teratology · 2012
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and Medication Impact
Établissements canadiensChild and Family Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPostmarketing surveillanceMedicinePregnancyThalidomideTeratologyDrugPediatricsDrugs in pregnancyFetusPsychiatryAdverse effectPharmacologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our current system of postmarketing surveillance, which is based on voluntary reporting of suspected teratogenic effects, is a failure. Postmarketing surveillance should, at a minimum, provide reassurance that every approved drug treatment does not produce a teratogenic effect as great as thalidomide embryopathy or fetal alcohol syndrome. This means that postmarketing surveillance should be able to detect a twofold or greater increase in the frequency of major congenital anomalies, a fivefold or greater increase in the frequency of intellectual disability, or a characteristic pattern of minor anomalies and functional abnormalities that occurs with a frequency of at least 10% among the children of women who were treated with the drug during pregnancy. Effective surveillance for teratogenic effects could be accomplished through a complementary set of mechanisms that includes pregnancy exposure registries or cohorts as well as direct examination of a small subset of infants whose mothers received the treatment during various periods of pregnancy. If this routine surveillance reveals a "signal" (i.e., an indication suggesting a possible teratogenic effect), further study would be needed to establish whether the observed effect is real and causal. Once a signal of possible teratogenicity in humans has been recognized, validating or refuting it would become an urgent matter.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,390 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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