Pharmacosurveillance without borders: electronic health records in different countries can be used to address important methodological issues in estimating the risk of adverse events
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Evaluate methodological advantages and limitations of an international pharmacosurveillance system based on electronic health records (EHRs). STUDY DESIGN AND SETTINGS: Type 2 diabetes was used as an exemplar. Cohorts of newly treated diabetics were followed in each country (Quebec, Canada; Massachusetts, United States; Manchester, UK) from 2009 to 2012 using local EHR systems. Cox proportional hazards models were used to assess the risk of cardiovascular events. RESULTS: A total of 44,913 newly treated diabetics were identified; 82.6% (United States) to 93.1% (Canada) were started on biguanides; 13% of patients failed to fill initial prescriptions. An increased risk of cardiovascular events with sulfonylureas was observed when dispensing [hazard ratio (HR): 2.83] vs. EHR prescribing (HR: 2.47) data were used. The addition of clinical data produced a threefold to 10-fold increase in comorbidity for obesity and renal disease, but had no impact on the risk of different hypoglycemic therapies. The risk of cardiovascular events with sulfonylureas was higher in the United States [HR: 3.4; 95% confidence interval (CI): 2.1, 5.5] compared to England (HR: 1.3; 95% CI: 1.1, 1.6). CONCLUSION: An international surveillance system based on EHRs may provide more timely information about drug safety and new opportunities to estimate potential sources of bias and health system effects on drug-related outcomes.
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 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 | 0,129 | 0,413 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».