Unlicensed and off-label drug use in paediatrics in a mother-child tertiary care hospital
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess unlicensed and off-label drug use in a tertiary care paediatric hospital in Canada on a single day. METHODS: A cross-sectional study in a tertiary care paediatric hospital was conducted on one randomly selected day. Active prescriptions for children <18 years of age were analyzed. Unlicensed drug use was defined as the use of nonmarketed drugs in Canada or marketed drugs with pharmacy compounding. Off-label drug use was defined as the use of marketed drugs in Canada for an unapproved age group, indication, dosing, frequency and/or route of administration. Off-label drug uses associated with strong scientific support were analyzed using the Pediatric Dosage Handbook, 14th edition and Micromedex(®) Solutions. Number and proportion of unlicensed and off-label drug uses, and off-label drug uses associated with strong scientific support were measured. RESULTS: A total of 2145 drug prescriptions were extracted on March 5, 2014, for inclusion in the present study. The unlicensed drug use rate was 8.3% (57 unlicensed drug products; 75 nonmarketed drug prescriptions and 103 pharmacy compounding prescriptions) and the off-label drug use rate was 38.2% (161 substances; 819 prescriptions). Reasons for off-label drug use included unapproved age group (n=436 [53.2%]), dosing (n=226 [27.6%]), frequency (n=206 [25.2%]), indication (n=45 [5.5%]) and administration route (n=46 [5.6%]). Of the off-label drug prescriptions, 39.3% (n=322) were associated with strong scientific support. CONCLUSIONS: On a randomly selected day, 8.3% of prescriptions were unlicensed and 38.2% were off-label for children hospitalized at the authors' institution. Of off-label prescriptions, only 39.3% were associated with strong scientific support.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».