Pharmacoepidemiological safety studies in children: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In order to identify challenges in pediatric pharmacoepidemiological safety studies, we assessed the characteristics of such (published) studies. METHODS: Relevant articles from inception to 2013 were retrieved from Embase and Medline. We sequentially screened titles, abstracts and full texts with independent validation. We systematically collected data regarding general information, study methods and results. RESULTS: Out of 4825 unique articles, 268 full texts (5.6%) were retained; 147 (54.9%) pertained to drugs rather than vaccines. Considering the 268 studies, 202 (75.4%) concerned children and adolescents (2 to 11 years) and 14 (5.3%) included preterm newborns. Most studies originated from North America (154 [57.5%]) or Europe (92 [34.3%]). Only 47 studies (17.5%) were privately funded. The majority (174 [64.9%]) were cohort studies. Out of 268 studies, 196 (73.1%) collected data retrospectively; paper medical charts were the most common data source for the exposures (85 [31.7%]) and outcomes (122 [45.5%]). Only 3 (2.0%) drug-only studies investigated rarely used drugs. Considering all 268 studies, only 27 (10.1%) reported sample size or power calculation. Most (75 [51.0%]) drug-only studies corrected confounding by multivariate modeling unlike stratification in 66 (55.9%) vaccine-only studies. Considering 75 child-only studies without any statistically significant result, 41 (54.7%) did not discuss lack of power. CONCLUSIONS: Although the field of pediatric pharmacoepidemiology is steadily developing evaluation seldom includes neonates, is mainly focused on few drug classes and safety outcomes and concerns mainly drug use in developed countries. Small study size is a specific challenge in pediatrics. Reporting should be improved. © 2016 The Authors. Pharmacoepidemiology and Drug Safety Published by John Wiley & Sons Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».