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Enregistrement W2139514741 · doi:10.4212/cjhp.v59i3.248

Monitoring and Reporting Adverse Drug Reactions in India: Initiatives and Contributions from Pharmacists

2006· article· en· W2139514741 sur OpenAlexvenueno aff
Jimmy José, Padma Gm Rao

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacovigilancePharmacyClinical pharmacyPharmacistGovernment (linguistics)Pharmaceutical careMedicineHealth careFamily medicineDrug reactionNursingDrugPharmacologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1Pharmacists have a major role in these activities and should promote the development, maintenance, and evaluation of such programs.2 Pharmacists are now being encouraged to participate and contribute to such programs in different parts of the world. In India, the concept of pharmaceutical care and pharmacists’ involvement in direct patient care is still at a preliminary stage, and the expertise of most pharmacy professionals is underutilized. The concept of “clinical pharmacy” itself is new, and health care professionals are not aware of the many patient care services that could be provided by pharmacists, including ADR monitoring and reporting. Only a few hospitals in India have a clinical pharmacist to provide patient care services. Reporting of ADRs is another aspect of medical care that is still in its infancy in India, and only a handful of hospitals have a system for ADR reporting. Pharmacists have been instrumental in initiating and coordinating such systems in many of these hospitals as part of their clinical pharmacy activities. Of late, there has been a fresh initiative from the government of India with the launch of a national pharmacovigilance program that is being operated in association with the World Health Organization pharmacovigilance program. Pharmacists have significant involvement in the national program as well, primarily

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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