Notice bibliographique
Résumé
In their survey of prescription medication sharing, Goldsworthy et al.1 appropriately noted the paucity of information on this important behavior. Given concerns about potentially harmful effects on the fetus from in utero exposures to medication, it is particularly important to understand medication-sharing behaviors among a broad sample of pregnant women. We examined this question some time ago. A performer participates in the second Walk Against Children's Malnutrition and Hunger in El Salvador, organized by the World Food Programme of the United Nations in the face of the global food crisis. Photograph by Jose Cabezas/AFP/Getty Images. Printed with permission. In the early days of our current case–control surveillance study of birth defects in relation to medication use in pregnancy,2 we evaluated the effect of questionnaire design on recall of medication use. As part of that analysis, we summarized data from interviews conducted between 1976 and 1984 involving 5435 mothers who delivered malformed or nonmalformed infants in geographic areas surrounding Boston, Massachusetts; Philadelphia, Pennsylvania; Toronto, Ontario; and in part of Iowa. Interviews were conducted within 6 months of delivery, and included questions about use in pregnancy of 9 specifically named prescription medications. Women who answered affirmatively to any of those drugs were asked whether these medications were obtained from physicians or from other sources, such as friends, neighbors, or relatives.3 Among users of Bendectin, Fiorinal, Hydrodiuril, Clomid, and Seconal, less than 5% reported a source other than a physician; however, higher proportions reported nonphysician sources for Compazine (9%), Diuril (11%), Valium (18%), and Darvon (22%). Goldsworthy et al.1 correctly noted a number of consequences of medication-sharing behaviors, to which we would add an additional consequence: pharmacoepidemiology studies of drug safety increasingly rely on exposure information drawn from computerized prescription or pharmacy records (often as part of HMO or claims data). Our earlier conclusion, now supported by the work of Goldsworthy et al., is therefore even more relevant today: [I]n addition to concern that [information from such sources] includes false positive ‘exposures’—prescriptions issued or filled but not consumed—our findings suggest that these data sources may also include appreciable numbers of false negative exposures—drugs consumed but obtained from nonidentified sources.3(p675) Appreciable exposure misclassification would have very serious consequences when it comes to using prescription data sources to identify adverse effects of medication exposures; any such efforts must take into consideration the extent to which studied medications are shared.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».