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Enregistrement W2332365614 · doi:10.2146/ajhp120665

Safety profile of antiviral medications: A pharmacovigilance study using the Italian spontaneous-reporting database

2013· article· en· W2332365614 sur OpenAlexaff
Alessandra Pugi, Roberto Bonaiuti, Valentina Maggini, Martina Moschini, Marco Tuccori, Roberto Leone, Marco Rossi, Domenico Motola, Carlo Piccinni, Fernanda Ferrazin, Laura Sottosanti, Alessandro Mugelli, Alfredo Vannacci, Francesco Lapi

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Health-System Pharmacy · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacovigilanceDatabaseMedicinePharmacologyDrugComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The results of an analysis of suspected antiviral-associated adverse drug reactions (ADRs) in Italy over a 22-year period are presented. METHODS: A case/non-case analysis was conducted using ADR reports compiled in the nationwide spontaneous-reporting database through September 2010. All reported events included in the analysis were evaluated and coded by drug safety experts; causality assessments were performed according to the algorithm of Naranjo et al. The association between an adverse reaction and antiviral use was assessed by estimating the reporting odds ratio (ROR), with 95% confidence interval (CI), as a measure of disproportionality. RESULTS: Overall, 863 reports of suspected ADRs involving antivirals and 42,430 reports of adverse reactions to other drugs were identified; of those events, 3.3% and 64.3% were determined to be definite or probable ADRs, respectively, and an additional 32.4% were deemed possibly drug related. Several ADRs were disproportionately associated with antivirals relative to other drugs: renal colic (ROR, 25.5; 95% CI, 13.3-49.0), lactic acidosis (ROR, 18.6; 95% CI, 9.2-37.7), depression (ROR, 18.0; 95% CI, 11.6-27.9), anemia (ROR, 15.9; 95% CI, 12.3-20.4), hallucination (ROR, 4.3; 95% CI, 2.7-7.1), neutropenia (ROR, 4.1; 95% CI, 2.9-5.8), acute renal failure (ROR, 3.9; 95% CI, 2.3-6.4), fever (ROR, 3.8; 95% CI, 2.8-5.1), hyperpyrexia (ROR, 2.9; 95% CI, 1.7-4.9), and asthenia (ROR, 1.8; 95% CI, 1.2-2.8). CONCLUSION: Analysis of data from a large Italian database showed that, among antiviral agents, the ribavirin-interferon combination, acyclovir, valacyclovir, indinavir, and zidovudine accounted for the most serious hematologic, neuropsychiatric, and renal ADRs.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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