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Enregistrement W2783870855 · doi:10.1111/bcp.13487

Response to ‘Aprepitant and fosaprepitant decrease the effectiveness of hormonal contraceptives’

2018· letter· en· W2783870855 sur OpenAlexaff
Priya Patel, J. Steven Leeder, Micheline Piquette‐Miller, L. Lee Dupuis

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Clinical Pharmacology · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAprepitantDrugMedicineAdverse effectDrug interactionPharmacologyClinical OncologyOncologyVomitingInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank Bailard and Rebello 1 for bringing attention to the clinical relevance of the interaction between aprepitant/fosaprepitant and ethinyl estradiol. Publications were included in our systematic review 2 if they (1) described changes in pharmacokinetic parameters of a drug given concomitantly with aprepitant or fosaprepitant or described an adverse event ascribed to a drug interaction with aprepitant or fosaprepitant; (2) described these events in humans; (3) reported primary data; and (4) were published in full-text or, for meeting abstracts, were published in 2013 or later. Since a description of this interaction has not been formally published, we were unable to include it in our systematic review. We are in agreement with Bailard and Rebello. The interaction between ethinyl estradiol and aprepitant/fosaprepitant is likely clinically significant and an important interaction to take into consideration in clinical practice. This example signals to researchers and pharmaceutical companies the importance of publishing drug interaction study data fully and openly using methods outlined in the United States Food and Drug Administration guidance document 3 for conducting drug interaction studies. Having the full details of drug-drug interaction study findings openly available increases awareness of clinically significant interactions and enables healthcare providers to make informed clinical decisions. There are no competing interests to declare.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0170,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,376 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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