Adverse Drug Events in Older Adults: Review of Adjudication Methods in Deprescribing Studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Polypharmacy is common in older adults and associated with adverse drug events (ADEs). Several methods have been described in studies to help correlate ADE causation. We performed a narrative review to identify methods for ADE adjudication. We compared their strengths and limitations to assess their applicability to deprescribing studies (of which clinical trials are a subset) and to encourage the use of a standardized method in future studies. DESIGN: We performed a review of original articles (1946-2019) using the Medline (Ovid) and Cochrane databases. We also conducted a manual reference search of review articles. Abstracts were screened for relevance. MEASUREMENTS: Adjudication methods were compared for advantages and limitations including validity, ease of use, and applicability to clinical trials with deprescribing as the primary intervention. RESULTS: The search yielded 1881 articles of which 175 articles were included for full-text review. Following in-depth review, 135 were excluded: 79 had no ADE outcome data, 35 were not specific to older adults, 9 were not relevant, 6 were review articles, 5 contained duplicate data, and 1 was not written in French or English. Forty articles remained for analysis, from which we identified 10 unique ADE adjudication methods. No method was developed originally for use in a deprescribing setting. CONCLUSION: A standard method to identify ADEs is important to capture the outcome reliably in deprescribing studies. All methods we identified had limitations in terms of capturing adverse events from the withdrawal of medications. Future work should focus on refining adjudication methods for capturing ADEs related not only to medication continuation and new drug starts but also to deprescribing and drug discontinuation. J Am Geriatr Soc 68:1594-1602, 2020.
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 | 0,115 | 0,323 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».