MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2302755114

Perception de la pharmacovigilance par les futurs pharmaciens hospitaliers belges, français, québécois et suisses

2014· article· fr· W2302755114 sur OpenAlexaboutno aff
L. Cerruti, D Lebel, Thierry Van Hees, Olivier Bourdon, Pascal Bonnabry, Anne Spinewine, JD Hecq, JF Bussières

Notice bibliographique

RevueORBi (University of Liège) · 2014
Typearticle
Languefr
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmacovigilancePerceptionHumanitiesPsychologyPsychiatryDrugArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comparer la perception de la pharmacovigilance par les rsidents en pharmacie hospitalire belges, franais, qubcois et suisses.tude descriptive prospective sous forme de sondage sur surveymonkey.comexpdi par courriel en mars 2014 229 rsidents en pharmacie hospitalire de 4 pays francophones : Belgique, France, Qubec et Suisse.Identification des variables pertinentes partir d'une revue de la littrature.Choix de 18 questions fermes et 1 question ouverte, organises en 5 sections : donnes dmographiques (2 questions), formation et pratique (8 questions), attitude face un EIM (6 questions), obstacles la dclaration d'EIM (1 question) et mesures pour amliorer le taux de dclaration (2 questions).Validation par pr-test de 5 rsidents en pharmacie hospitalire et relecture par un panel de pharmaciens hospitaliers.Prise en compte des suggestions pour modifier le questionnaire avant administration.Questionnaire et traitement des rponses strictement anonymes.Science d'observation et de surveillance des effets indsirables mdicamenteux (EIM), la pharmacovigilance repose sur la notification spontane des professionnels de sant.Intgre la pratique des pharmaciens, cette activit devrait tre une partie incontournable de la formation des rsidents en pharmacie hospitalire.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueORBi (University of Liège)Même sujetPharmacovigilance and Adverse Drug ReactionsTravaux en français237 207