Retrospective Analysis of Emerging Drugs Use In A Quebec Women And Children University Hospital And Perspectives For Safe And Optimal Drug Use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Only few medicines are licensed for children. The use of emerging drugs (unmarketed drug, off-label drug with poorly documented use, and/or costly drugs) might represent an essential alternative for pediatric patients. OBJECTIVES: The objective of the study was to assess emerging drug uses rate and profile in our women's and children's centre to support the implementation of an appropriate policy. METHODS: We identified retrospectively emerging drugs used between 2013-01-01 and 2014-02-28, using computerized pharmacist software extraction of drugs used. Conventional oncologic drugs were excluded. Retrospective analysis of medical charts for patients who received an emerging drug and literature review for each drug were performed to determine efficacy and safety endpoints. Median delays between first intention and final decision to use the drug and between final decision and first administration were calculated. Proportion of patients who experienced a positive evolution under treatment or a side effect possibly related to the drug was calculated. RESULTS: A total of 26 emerging drugs were identified (89 patients, 99 uses). Median treatment duration was 66 days [1-1435]. Median delay between first evocation and final decision to use the drug was 2 days [0-333] and 0 day [0-404] between final decision and first administration. 52/99 (53%) of patients experienced a positive evolution under treatment and 26/99 (26%) experienced a side effect possibly related to emerging drug use. CONCLUSIONS: This study allowed us to describe emerging drug uses in a women and children tertiary hospital. It led to the implementation of a local emerging drug use policy ensuring optimal and safe use of these drugs. There is a significant number of emerging drugs used in pediatric which shows positive improvement in 56% of patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».