Analysis of patients with hypomagnesemia using the Japanese Adverse Drug Event Report database (JADER)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In order to clarify the occurrence of hypomagnesemia in Japan, we conducted a database search and analysis using the Japanese Adverse Drug Event Report database (JADER). METHODS: Among the cases recorded in JADER between April 2004 and December 2015, we targeted "hypomagnesemia" and analyzed the patients' backgrounds, drug involvement, other adverse events reported with hypomagnesemia, the time of hypomagnesemia onset, outcomes, and year when reported. For drugs with three or more reports, the signal index was calculated using the Reporting Odds Ratio (ROR) method. In addition, the association between hypomagnesemia onset and other adverse events was investigated using association analysis. RESULTS: The total number of reported hypomagnesemia cases was 201. Males accounted for 62.7%, and patients in their sixties formed a large peak. Three or more cases were reported for 23 causative drugs, among which anti-EGFR antibody, calcineurin inhibitor, platinum antitumor agent and proton pump inhibitor accounted for the majority. ROR analysis detected signals for 18 drugs, and an association was found between hypomagnesemia and other electrolyte abnormalities for those drugs. The median time until onset of hypomagnesemia was classified into three patterns: around 10 days, around 30 days, and longer. Analysis of the report year revealed an increasing tendency in recent years, although increases/decreases were evident depending on fiscal years. CONCLUSION: Our survey was able to reveal the factors associated with the occurrence of hypomagnesemia.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».