Big Data in the Assessment of Pediatric Medication Safety
Notice bibliographique
Résumé
Big data (BD) in pediatric medication safety research provides many opportunities to improve the safety and health of children. The number of pediatric medication and device trials has increased in part because of the past 20 years of US legislation requiring and incentivizing study of the effects of medical products in children (Food and Drug Administration Modernization Act of 1997, Pediatric Rule in 1998, Best Pharmaceuticals for Children Act of 2002, and Pediatric Research Equity Act of 2003). There are some limitations of traditional approaches to studying medication safety in children. Randomized clinical trials within the regulatory context may not enroll patients who are representative of the general pediatric population, provide the power to detect rare safety signals, or provide long-term safety data. BD sources may have these capabilities. In recent years, medical records have become digitized, and cell phones and personal devices have proliferated. In this process, the field of biomedical science has progressively used BD from those records coupled with other data sources, both digital and traditional. Additionally, large distributed databases that include pediatric-specific outcome variables are available. A workshop entitled "Advancing the Development of Pediatric Therapeutics: Application of 'Big Data' to Pediatric Safety Studies" held September 18 to 19, 2017, in Silver Spring, Maryland, formed the basis of many of the ideas outlined in this article, which are intended to identify key examples, critical issues, and future directions in this early phase of an anticipated dramatic change in the availability and use of BD.
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 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 | 0,087 | 0,245 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».