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Enregistrement W2970132222 · doi:10.1111/bcp.14104

Impact of medicines regulatory risk communications in the UK on prescribing and clinical outcomes: Systematic review, time series analysis and meta‐analysis

2019· review· en· W2970132222 sur OpenAlexaff
Christopher Weatherburn, Bruce Guthrie, Tobias Dreischulte, Daniel R. Morales

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Clinical Pharmacology · 2019
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfidence intervalMedicineRelative riskMeta-analysisInterrupted Time Series AnalysisFamily medicineInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,009
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,343
Tête enseignante GPT0,598
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations47
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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