Risk factors for adverse drug reactions in pediatric inpatients: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The main objective of the present systematic review is to identify potential risk factors for adverse drug reactions (ADRs) through prospective cohort studies in pediatric inpatients. METHODS: The data search was done in the following electronic databases PubMed/MEDLINE; Scopus; LILACS and Web of Science from the earliest record until 31 May 2015. Two reviewers independently screened each study and one of them assessed the methodological quality according to the Newcastle-Ottawa scale for cohort studies. The data extraction was conducted according to Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) initiative for cohort studies. RESULTS: The only risk factor observed in all studies was the increase in the number of prescription drugs. However, other factors were identified, such as the increase in the length of stay or the number of low- or high-risk drugs prescribed, use of general anesthesia and oncological diagnosis. The cumulative incidence of ADR was 16.4% (95% confidence interval: 15.6 to 17.2). The main professional responsible for ADR identification was the pharmacist and the dominant category among the ADRs were gastrointestinal disorders. In addition, analgesics, antibacterial agents and corticosteroids were the drug classes commonly associated with ADRs. The methodology used in this study was tried to homogenize the data extracted; however, this was not sufficient to correct the discrepancies so it was not possible to perform a meta-analysis. CONCLUSIONS: The increase in the number of prescription drugs was the main risk factor in this population. However, additional studies are required to identify the risk factors for ADRs in pediatric inpatients.
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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 | 0,007 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».