Interaction with St. John's wort due to exposure with blackcurrant aroma? How not to present a case report of an adverse event
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adverse events case reports are important for signal generation in pharmacovigilance. They require a thorough collation of the facts, otherwise they may lead to erroneous conclusions which may conceal other treatment-related causes of the observation. Methods: We describe a case report from the literature that arrives at an erroneous conclusion merely from taking insufficient care when collating and interpreting the facts: The authors of the case report confused blackcurrant (Ribes nigrum) with St. John's wort preparation (Hypericum perforatum) and erroneously assumed that the intake of a herbal preparation was responsible for a drop in serum levels of everolimus. Results: The clinical observations in this case report may actually reflect a potentially lethal situation emerging from the prescribed medication everolimus. St. John's wort preparations rich in hyperforin do in fact reproducibly lead to the decrease of blood levels of medications metabolized through cytochrome P450 subtype 3A4. However, a case report requires more care than just ascribing the blame to something seemingly well-known. Conclusion: The readers of this report might have profited more from the description of the risks of treating graft-versus-host disease with everolimus, and the action to be taken in case of potentially severe adverse reactions to everolimus.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».