Incidence, risk factors and risk prediction of hospital-acquired suspected adverse drug reactions: a prospective cohort of Ugandan inpatients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the incidence and risk factors of hospital-acquired suspected adverse drug reactions (ADRs) among Ugandan inpatients. We also constructed risk scores to predict and qualitatively assess for peculiarities between low-risk and high-risk ADR patients. METHODS: Prospective cohort of consented adults admitted on medical and gynaecological wards of the 1790-bed Mulago National Referral Hospital. Hospital-acquired suspected ADRs were dichotomised as possible (possible/probable/definite) or not and probable (probable/definite) or not, using the Naranjo scale. Risk scores were generated from coefficients of ADR risk-factor logistic regression models. RESULTS: The incidence of possible hospital-acquired suspected ADRs was 25% (194/762, 95% CI: 22% to 29%): 44% (85/194) experienced serious possible ADRs. The risk of probable ADRs was 11% (87/762, 95% CI 9% to 14%): 46% (40/87) had serious probable ADRs. Antibacterials-only (51/194), uterotonics-only (21/194), cardiovascular drugs-only (16/194), antimalarials-only (12/194) and analgesics-only (10/194) were the most frequently implicated. Treatment with six or more conventional medicines during hospitalisation (OR=2.31, 95% CI 1.29 to 4.15) and self-reported herbal medicine use during the 4 weeks preadmission (OR=1.96, 95% CI 1.22 to 3.13) were the risk factors for probable hospital-acquired ADRs. Risk factors for possible hospital-acquired ADRs were: treatment with six or more conventional medicines (OR=2.72, 95% CI 1.79 to 4.13), herbal medicine use during the 4 weeks preadmission (OR=1.68, 95% CI 1.16 to 2.43), prior 3 months hospitalisation (OR=1.57, 95% CI 1.09 to 2.26) and being on gynaecological ward (OR=2.16, 95% CI 1.36 to 3.44). More drug classes were implicated among high-risk ADR-patients, with cardiovascular drugs being the most frequently linked to possible ADRs. CONCLUSIONS: The risk of hospital-acquired suspected ADRs was higher with preadmission herbal medicine use and treatment with six or more conventional medicines during hospitalisation. Our risk scores should be validated in large-scale studies and tested in routine clinical care.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».