SAFETY SIGNAL DETECTION OF CARDIAC DISORDERS ADVERSE DRUG EVENTS FOR AZITHROMYCIN IN PEDIATRIC POPULATION USING HEALTH CANADA ADVERSE EVENT REPORTING SYSTEM DATABASE
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We conducted signal detection of adverse drug events reported in Health Canada adverse event reporting system database “MedEffect” for azithromycin, a macrolide derivative and the first azalide antimicrobial agent to review the cardiac disorders adverse drug events (ADEs) in pediatric population with the drug labels of selected countries including India, USA, UK, Canada, Switzerland, Australia, New Zealand.Methods: We extracted data between January 1965 and June 2016 from the Canada adverse event reporting system database “MedEffect”. Frequentist and Bayesian methods were used to calculate disproportionality distribution of drug-adverse event (AE) pairs. The AE which was detected by all the three indices of proportional reporting ratio (PRR), reporting odds ratio (ROR), and information component (IC) was identified as a potential signal. AE reports for azithromycin, among which 3651 reports were attributed to paediatrics.Results: The signal detected by PRR and ROR for tachycardia associated with azithromycin were found to be 1.3 and for cardiovascular disorder were 1.2. The IC for azithromycin by a Bayesian method was 0.3 for both, tachycardia and cardiovascular disorder. Both AEs of cardiovascular disorder and tachycardia were detected as potential signals of azithromycin for the paediatric population. Comparing drug labels of 7 countries in paediatric population, both adverse events were not listed on any of the labels of seven countries against the pediatric population.Conclusion: We detected 2 new potential signals of azithromycin which were not listed on the labels of 7 countries. Therefore, it should be accompanied by a signal evaluation including causal association, clinical significance, and preventability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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 ».