Prevalence and characteristics of adverse drug reactions at admission to hospital: a prospective observational study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Aims Adverse drug reactions (ADRs) contribute to poorer patient outcomes and additional burden to the healthcare system. However, data on the true burden, relevant types and drugs causing ADRs are lacking. The aim of this study was to determine the prevalence of ADR‐related hospitalization in the general adult population in Singapore and to investigate their characteristics. Methods We prospectively recruited 1000 adult patients with unplanned admission to a large tertiary‐care hospital. Two independent reviewers evaluated all suspected ADRs for causality, type, severity and avoidability. The prevalence of ADR‐related hospitalization was calculated based on ‘definite’ and ‘probable’ ADRs. Logistic regression was used to evaluate predictors for having an ADR at admission. Results The prevalence of all ADRs at admission was 12.4% (95% CI: 10.5–14.6%) and ADRs causing admission was 8.1% (95% CI: 6.5–10.0%). The most common ADRs were gastrointestinal‐related. The most common drug category causing ADRs were cardiovascular drugs. Patients with ADRs had a longer length of stay than those who did not (median 4 vs . 3 days, P = 1.70 × 10 −3 ). About 30% of ADRs at admission were caused by at least one drug with a clinical annotation in the Pharmacogenomics KnowledgeBase (PharmGKB), suggesting that some of these ADRs may have been predicted by pharmacogenetic testing. Conclusions We have quantified the burden and characteristics of clinically impactful ADRs in the Singaporean general adult population. Our results will provide vital information for efforts in reducing ADRs through targeted vigilance, patient education and pharmacogenomics in Singapore.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle