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Enregistrement W2921546339 · doi:10.1002/pds.4762

Secret safety warnings on medicines: A case study of information access requests

2019· article· en· W2921546339 sur OpenAlexafffundabout
Marc Torka, Barbara Mintzes, Alice L Bhasale, Alice Fabbri, Lucy T Perry, Joel Lexchin

Notice bibliographique

RevuePharmacoepidemiology and Drug Safety · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineConfidentialityHarmTransparency (behavior)SAFERFreedom of informationInternet privacyPatient safetyPublic healthMedical emergencySecrecyFamily medicineHealth careComputer securityLawNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: There has been less attention to the transparency of postmarket evidence of harmful effects of medicines than of premarket clinical trial data. This is a case study of requests for Australian "direct health professional communications" (DHPCs). These letters are used by regulators and manufacturers to inform clinicians of emergent evidence of harm. DHPCs are not made public by Australia's Therapeutic Goods Administration (TGA). METHODS: We requested all DHPCs sent out in Australia from 2007 to 2016 inclusive for 207 drugs that were subject to safety advisories over this decade in Canada, the United Kingdom, and/or the United States. We contacted 39 manufacturers (February to May 2018), with repeat requests to nonrespondents, and a follow-up freedom-of-information (FOI) request to the TGA. RESULTS: Fifteen companies provided information, either sending DHPCs (n = 4, on five drugs) or affirming none were sent out (n = 11). The remaining 24 of 39 (62%) companies did not provide DHPCs: nine (23%) refused the request, often citing commercial confidentiality; the rest provided no answer despite repeat requests. In total, we had no information for 170 of 207 (82%) of the drugs. Our FOI request to the TGA was unsuccessful. CONCLUSIONS: Our experience highlights unacceptable secrecy concerning safety warnings previously sent to thousands of Australian clinicians. In the absence of explicit regulatory policy supporting disclosure, companies differed in their response. These letters warn of serious and often life-threatening harm and guide safer care; full ongoing public access is needed, ideally in searchable online databases.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,127
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,127
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0140,007
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,299
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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