MEDICAL DEVICE RECALLS IN CANADA FROM 2005 TO 2015
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Medical devices are ubiquitous in modern medical care. However, little is known about the epidemiology of medical devices in the healthcare marketplace, including the rate at which medical devices are subject to recalls or other advisories. We sought to study the epidemiology of medical devices in Canada, focusing on device recalls. In Canada, a recall may signify a variety of events, ranging from relatively minor field safety notifications, to removal of a product from the marketplace. METHODS: We used data from Health Canada to study medical device recalls in Canada from 2005 to 2015. We analyzed the risks of medical device recalls according to the risk class of the device (I lowest; IV highest) and the hazard priority of the recall (Type I highest potential harm; Type III lowest potential harm). RESULTS: During a 10-year period, there were 7,226 medical device recalls. Most recalls were for intermediate risk class (Class II, 40.1 percent; Class III, 38.7 percent) medical devices. Among recalled devices, 5.0 percent were judged to have a reasonable probability of serious adverse health consequences or death (Type I recall Hazard Priority classification). While the number of medical devices marketed in Canada is not known, over a similar 10-year period, 24,849 new Class II, II, and IV medical device licenses were issued by Health Canada. CONCLUSIONS: Several hundred medical device recalls occur in Canada each year. Further research is needed to characterize the nature of medical device recalls, and to explore how consumers use information about recalls.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».