Methods for Identifying Culprit Drugs in Cutaneous Drug Eruptions: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cutaneous drug eruptions are a significant source of morbidity, mortality, and cost to the healthcare system. Identifying the culprit drug is essential; however, despite numerous methods being published, there are no consensus guidelines. OBJECTIVES: Conduct a scoping review to identify all published methods of culprit drug identification for cutaneous drug eruptions, compare the methods, and generate hypotheses for future causality assessment studies. ELIGIBILITY CRITERIA: Peer-reviewed publications involving culprit drug identification methods. SOURCES OF EVIDENCE: Medline, Embase, and Cochrane Central Register of Controlled Trials. CHARTING METHODS: Registered PRISMA-ScR format protocol on Open Science Forum. RESULTS: In total, 109 studies and 26 reviews were included comprising 656,635 adverse drug events, most of which were cutaneous. There were 54 methods of culprit drug identification published, categorized as algorithms, probabilistic approaches, and expert judgment. Algorithms had higher sensitivity and positive predictive value, but lower specificity and negative predictive value. Probabilistic approaches had lower sensitivity and positive predictive value, but higher specificity and negative predictive value. Expert judgment was subjective, less reproducible, but the most frequently used to validate other methods. Studies suggest that greater accuracy may be achieved by specifically assessing cutaneous drug eruptions and using combinations of causality assessment categories. CONCLUSIONS: Culprit drug identification for adverse drug reactions remains a challenge. Many methods have been published, but there are no consensus guidelines. Using causality assessment methods specifically for cutaneous drug eruptions and combining aspects of the different causality assessment categories may improve efficacy. Further studies are needed to validate this hypothesis.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».