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Enregistrement W2121823208 · doi:10.1093/jnci/djk130

Potential Drug Interactions and Duplicate Prescriptions Among Cancer Patients

2007· article· en· W2121823208 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDrugOdds ratioMedical prescriptionConfidence intervalCancerLogistic regressionDrug interactionInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cancer patients receive numerous medications, including antineoplastic agents, drugs for supportive care, and medications for comorbid illnesses. Therefore, they are at risk for drug interactions and duplicate prescribing. METHODS: A questionnaire eliciting information on demographics and medications taken in the previous 4 weeks was given to adult outpatients receiving systemic anticancer therapy for solid tumors. The Drug Interaction Facts software, version 4.0, was used to identify potential drug interactions and to classify them by level of severity (major, moderate, or minor) and the strength of scientific evidence for them (using categories [1-5] of decreasing certainty). Summary statistics and logistic regression were used to analyze the data. All statistical tests were two-sided. RESULTS: The survey was completed by 405 patients. We observed 276 potential drug interactions, and at least one potential interaction was identified in 109 patients (27%; 95% confidence interval [CI] = 23% to 31%). Of the potential interactions, 25 (9%) were classified as major and 211 (77%) as moderate. Nearly half (49%) of potential interactions were supported by level 1 or 2 scientific evidence. Most potential drug interactions (87%) involved non-anticancer agents such as warfarin, antihypertensive drugs, corticosteroids, and anticonvulsants, but some (n = 36, 13%) involved antineoplastic agents. In multivariable analysis, increased risk of receiving drug combinations in which there were potential drug interactions was associated with receipt of increasing numbers of drugs (odds ratio [OR] = 1.4 per additional drug, 95% CI = 1.26 to 1.58, P<.001 from the Wald chi-square test), type of medication (drugs to treat comorbid conditions versus supportive care medications only; OR = 8.6, 95% CI = 2.9 to 25, P<.001), and the presence of brain tumors. Thirty-two (8%) patients were exposed to duplicate medications, most often corticosteroids, proton pump inhibitors, or benzodiazepines. CONCLUSION: Potential drug interactions were common among cancer patients and most often involved medications to treat comorbid conditions. Duplicate medications were infrequent.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,330 · 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