EVALUATION OF SIGNAL DETECTION FOR PLATINUM COMPOUNDS IN CANADIAN SPONTANEOUS ADVERSE EVENT REPORTS
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of the study was to identify possible toxic signal induced by cisplatin and carboplatin treatment by searching database from Canadian Adverse Reaction Monitoring Program (CADRMP). Methods: Adverse drug reaction (ADR) signal detection were measured by methods such as, the proportional reporting ratio (PRR); reporting odds ratio (ROR); the chi-square statistics method; the 95% confidence interval (CI); the observed to expected (O/E) ratio and Du Mouchel method calculated PRR. Signal detection was also performed by applying Bayesian Confidence Propagation Neural Network Method (BCPNN). Calculated statistics by different methods were compared with regulatory criteria of a statistics value ≥ 4.0 for chi-square statistics and ≥3.0 for the rests for signal detection to be declared as significant. Results: For cisplatin, the PRR was found to be 53.44; by the Du Mouchel Method it was 20.7977; the chi-square statistics was 544.70, whereas the lower and upper limits of 95% CI of PRR was found to be 4.57 and 3.67, respectively. The O/E ratio was found to be 20.9130 and ROR was found to be 55.03. For carboplatin, the PRR was found to be 7.04412; by the Du Mouchel Method it was 16.4360; the chi-square statistics were 623.36645, whereas the lower and upper limits of 95% CI of PRR was found to be 3.6475 and 2.9167, respectively. The O/E ratio was found to be 16.43854 and reporting odds ratio was found to be 7.6065. By BCPNN method, the value of information components (IC) is 4.4031 for cisplatin means middle signal for cisplatin-induced ototoxicity. However, the value of IC is 2.4851 for carboplatin means middle signal for pruritis. Conclusion: The therapeutic class specific signal of ototoxicity coupled with cisplatin and of pruritis coupled with carboplatin was found significant enough to induce ototoxicity and pruritis respectively in the Canadian population.
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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 | 0,024 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».