Potential Drug Interactions in Patients with a History of Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer survivors (css) are frequently exposed to polypharmacy, which might increase their risk of drug interactions. Our study aimed to determine the relative prevalence of potential drug interactions (pdis) among css compared with non-cancer respondents (ncrs). METHODS: Self-reported prescription data from 4975 patients were extracted from the U.S. National Health and Nutrition Examination Survey and screened for pdis using iFacts: Drug Interaction Facts (Facts and Comparisons, St. Louis, MO, U.S.A.). The clinical significance of each pdi was graded on a 5-point scale based on the severity of the interaction and the level of evidence documenting the interaction. Summary statistics and logistic regression models were used to assess the impact of cancer history on the risk of pdis. RESULTS: Of patients eligible for the analyses, the css (n = 302) indicated using 4.4 ± 0.22 prescriptions on average, and the ncrs (n = 908), 3.8 ± 0.09. Nearly half of both cohorts (40% of css, 43% of ncrs) had at least 1 pdi. In both cohorts, 12% were at risk for fatal or permanently debilitating effects. In multivariate analyses, css were significantly less likely than ncrs to be at risk for any pdis (odds ratio: 0.65; 95% confidence interval: 0.46 to 0.92; p = 0.02). Advanced age and low household income were associated with pdis among css. Medications most commonly prescribed to css with a pdi included metoprolol (15.6%), levothyroxine (13.6%), and furosemide (11.9%). CONCLUSIONS: Although css appear to be less susceptible than ncrs to pdis, the prevalence of pdis among css remains suboptimal. Specific subgroups of css may be particularly prone to pdis, underscoring the importance of increased vigilance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».