Factors affecting patient reporting of adverse drug reactions: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of the present study was to determine the barriers and motives influencing consumer reporting of adverse drug reactions (ADRs). METHODS: A systematic review, guided by the Cochrane Handbook, was conducted. Electronic searches included MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, CINAHL, PubMed and the Cochrane Database of Systematic Reviews from 1964 to December 2014. Eligible studies addressed patients' perceptions and factors influencing ADR reporting. Studies about healthcare professional (HCP) reporting of ADRs were excluded. Studies were appraised for quality, and results were analysed descriptively. RESULTS: Of 1435 citations identified, 21 studies were eligible. Studies were primarily conducted in the UK, the Netherlands and Australia. The identified barriers to patient reporting of ADRs (n = 15 studies) included poor awareness, confusion about who should report the ADR, difficulties with reporting procedures, lack of feedback on submitted reports, mailing costs, ADRs resolved and prior negative reporting experiences. The identified motives for patients reporting ADRs (n = 10 studies) were: preventing others from having similar ADRs, wanting personal feedback, improving medication safety, informing regulatory agencies, improving HCP practices, responding to HCPs not reporting their ADRs and having been asked to report ADRs by HCPs. CONCLUSIONS: Most patients were not aware of reporting systems and others were confused about reporting. Patients were mainly motivated to make their ADRs known to prevent similar suffering in other patients. By increasing patient familiarity and providing clear reporting processes, reporting systems could better achieve patient reporting of ADRs.
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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 | 0,014 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».