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Enregistrement W2891205900 · doi:10.1136/bmjopen-2018-023090

Electronic healthcare databases in Europe: descriptive analysis of characteristics and potential for use in medicines regulation

2018· article· en· W2891205900 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Établissements canadiensInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDatabasePharmacovigilanceMedicinePharmacoepidemiologyDescriptive statisticsHealth careMedical prescriptionComputer scienceDrug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Electronic healthcare databases (EHDs) are useful tools for drug development and safety evaluation but their heterogeneity of structure, validity and access across Europe complicates the conduct of multidatabase studies. In this paper, we provide insight into available EHDs to support regulatory decisions on medicines. METHODS: EHDs were identified from publicly available information from the European Network of Centres for Pharmacoepidemiology and Pharmacovigilance resources database, textbooks and web-based searches. Databases were selected using criteria related to accessibility, longitudinal dimension, recording of exposure and outcomes, and generalisability. Extracted information was verified with the database owners. RESULTS: A total of 34 EHDs were selected after applying key criteria relevant for regulatory purposes. The most represented regions were Northern, Central and Western Europe. The most frequent types of data source were electronic medical records (44.1%) and record linkage systems (29.4%). The median number of patients registered in the 34 data sources was 5 million (range 0.07-15 million) while the median time covered by a database was 18.5 years. Paediatric patients were included in 32 databases (94%). Completeness of information on drug exposure was variable. Published validation studies were found for only 17 databases (50%). Some level of access exists for 25 databases (73.5%), and 23 databases (67.6%) can be linked through a personal identification number to other databases with parent-child linkage possible in 7 (21%) databases. Eight databases (23.5%) were already transformed or were in the process of being transformed into a common data model that could facilitate multidatabase studies. CONCLUSION: A Few European databases meet minimal regulatory requirements and are readily available to be used in a regulatory context. Accessibility and validity information of the included information needs to be improved. This study confirmed the fragmentation, heterogeneity and lack of transparency existing in many European EHDs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,283
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,250 · 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