Ten years of adverse drug reaction reports for the multiple sclerosis immunomodulatory therapies: a Canadian perspective
Notice bibliographique
Résumé
Adverse drug reaction (ADR) reporting is essential in the post-marketing surveillance of drugs, detection of serious adverse reactions, and has been the basis for drug withdrawals. The study aimed to examine ADR reporting patterns to the multiple sclerosis (MS) immunomodulatory drugs (IMD) in Canada. All ADRs reported to the Canadian ADR Monitoring Program (CADRMP) from 1965 to March 2006 (n=193 208) were accessed and ADRs in which an IMD for MS (beta-interferon or glatiramer acetate) was the suspected drug extracted (n=888 reports were dated March/96-March/06). Almost half of all IMD ADRs reports (438/888) were sourced through the patient compared to 14.9% (10 649/71 373) of all ADRs reported to CADRMP over the same period. Of IMD ADR reports, 88.7% (788/888) were directed through the manufacturer compared to 57.7% (41197/71373) of all ADRs. Encouragement to others involved in patient care, such as pharmacists, nurses and physicians might enhance reporting of MS ADRs. Despite the limitations of ADR reporting data, previously unpublished case reports in several understudied MS populations were detailed: paediatrics ( or= 65 years, n=23) and during pregnancy (n=12). In addition, 46 deaths suspected by the reporter as being related to IMD treatment were detailed as well as three possible drug interactions.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».