A descriptive analysis of medicines safety advisories issued by national medicines regulators in Australia, Canada, the United Kingdom and the United States ‐ 2007 to 2016
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the frequency and characteristics of safety advisories issued by medicines regulatory agencies in Australia, Canada, United Kingdom (UK) and the United States (US). METHODS: This retrospective analysis examines medicines safety warnings issued by the US Food and Drug Administration (FDA), Health Canada (HC), the Australian Therapeutic Goods Administration (TGA) and the UK Medicines and Healthcare products Regulatory Agency (MHRA) from January 1, 2007 until December 31, 2016. A database of warnings obtained from regulators' websites was developed and warnings were classified by communication type, drug, or therapeutic class focus, and the risk discussed. Advisories identifying the same drug or therapeutic class and risk were combined into groups termed "drug-risk issues" for comparisons between regulators. RESULTS: Over this 10-year period, 1441 advisories were identified, with the MHRA issuing the most advisories (MHRA = 469, FDA = 382, HC = 370 TGA = 220). Seventy two percent focussed on single drugs (1034/1441) and 58.7% were alerts (846/1441) posted on the regulators' websites. Diabetes drugs, smoking cessation drugs and immunomodulatory agents were the individual drug types most often subject to safety advisories, while antidepressants, antipsychotics, and proton-pump inhibitors were the top three therapeutic classes. Of 680 identified drug-risk issues, 3.8% (26/680) described a risk of death. By body system, cardiac effects were the most frequent: 10.4% (71/680). CONCLUSION: We found considerable differences in the use of advisories including frequency, communication type, and focus. Disparities in communication about emergent evidence on risks may mean that clinicians and patients in some countries are less well informed about medicine safety concerns than others.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».