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Enregistrement W2762117546 · doi:10.1093/pch/pxy014

What does mainstream media say about enzyme replacement therapies?

2018· article· en· W2762117546 sur OpenAlexaffabout
Stephanie Skinner, Katrina Assen, Ian Mitchell

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMainstreamMedicineGovernment (linguistics)Thematic analysisFamily medicineInclusion (mineral)Clinical trialHealth carePsychologyPolitical scienceQualitative researchPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Enzyme replacement therapies (ERTs) are expensive drugs that can be used to treat certain inherited diseases. ERTs are not universally covered across provinces and costs are beyond the means of most patients. Media reports are commonly used to lobby for provincial ERT funding for specific patients. As physicians may be confronted with these media reports by patients, this study explored medical reporting regarding ERTs in print media. METHODS: Canadian Newsstream database was searched for articles about three ERTs-Elaprase™, Naglazyme™ and Vimizim™. Articles meeting inclusion criteria were reviewed for data regarding efficacy and adverse events, mention of role of health care professionals and medical information sources. Thematic analysis explored how efficacy was described within the articles. Data from product monographs and recent meta-analyses served as a basis for comparison. RESULTS: Of 57 articles retained for the study, 9% mentioned clinical trial data regarding drug efficacy; 7% mentioned adverse events. Only 23% of opinions about medical necessity or efficacy of the drug were from a physician. The majority were those of politicians. Information describing the condition was accurate in 90% of cases, although usually incompletely. DISCUSSION: Incomplete or inaccurate reporting about efficacy and safety may influence families that appear to be candidates for ERT. Poor reporting of medical information may also influence the social pressures placed on the government and affect funding approval for these drugs. Physicians should be aware that their patients may be exposed to misleading information.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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