Impact of medicines regulatory risk communications in the UK on prescribing and clinical outcomes: Systematic review, time series analysis and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Regulatory risk communications are important to ensure medication safety, but their impact is poorly understood. The aim was to quantify the impact of UK risk communications on medication use and other outcomes. METHODS: We conducted a systematic review of studies reporting prescribing/health outcome data relevant to UK regulatory risk communication. Data were reanalysed using interrupted time series regression 12 months after each regulatory intervention. Mean changes were pooled using random-effects generic inverse variance examining the following subgroups: drug withdrawals; restrictions/changes in indications; be aware messages without specific recommendations for action; communication via direct healthcare practitioner communications; communication via drug bulletins. RESULTS: Of 11 466 articles screened, 40 studies examining 25 UK regulatory risk communications were included. Product withdrawals, restriction in indications and be aware communications were associated with relative mean changes of -78% (95% confidence interval [CI] -60 to -96%), -34% (95% confidence interval [CI] -12 to -55%) and -11% (95%CI -8 to -15%) in targeted drug prescribing respectively. Direct healthcare professional communications were associated with relative mean changes of -47% (95%CI -27 to -68%) compared to -13% (95%CI -6 to -20%) for drug bulletins. Of 7 studies examining unique health outcomes related to the safety concern, risk communications were associated with a mean -10% (95%CI -3 to -16%) decrease in intended and a 7% (95%CI 4 to 10%) increase in unintended health outcomes. DISCUSSION: UK regulatory risk communications were associated with significant changes in targeted prescribing and potential changes in clinical outcomes. Further research is needed to systematically study the impact of regulatory interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».