Can social media data lead to earlier detection of drug‐related adverse events?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: ) in social media (AskaPatient.com) versus the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS). METHODS: We identified clinically important AEs associated with atorvastatin (muscle pain) and sibutramine (cardiovascular AEs), compared their patterns in social media postings versus FAERS and used Granger causality tests to assess whether social media postings were useful in forecasting FAERS reports. RESULTS: We analyzed 998 and 270 social media postings between 2001 and 2014, 69 003 and 7383 FAERS reports between 1997 and 2014 for atorvastatin and sibutramine, respectively. Social media reporters were younger (atorvastatin: 53.9 vs. 64.0 years, p < 0.001; sibutramine: 36.8 vs. 43.8 years, p < 0.001). Social media reviews contained fewer serious AEs (atorvastatin, pain: 2.5% vs. 38.2%; sibutramine, cardiovascular issues: 7.9% vs. 63.0%; p < 0.001 for both) and concentrated on fewer types of AEs (proportion comprising the top 20 AEs: atorvastatin, 88.7% vs. 55.4%; sibutramine, 86.3% vs. 65.4%) compared with FAERS. While social media sibutramine reviews mentioning cardiac issues helped predict those in FAERS 11 months later (p < 0.001), social media atorvastatin reviews did not help predict FAERS reports. CONCLUSIONS: Social media AE reporters were younger and focused on less-serious and fewer types of AEs than FAERS reporters. The potential for social media to provide earlier indications of AEs compared with FAERS is uncertain. Our findings highlight some of the promises and limitations of online social media versus conventional pharmacovigilance sources and the need for careful interpretation of the results. © 2016 The Authors. Pharmacoepidemiology and Drug Safety published by John Wiley & Sons Ltd.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».