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Enregistrement W3211032874 · doi:10.1093/pch/pxab061.058

73 Off-label use and safety of drug use in vascular anomalies

2021· article· en· W3211032874 sur OpenAlexaff
Laurence Gariépy‐Assal, Simon Marcoux, Jérôme Coulombe, Julie Powell, Sandrine Essouri, Catherine McCuaïg, Josée Dubois, Niina Kleiber

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDrugAdverse effectDosingSclerotherapyOff-label useIntensive care medicineVascular malformationInternal medicinePharmacologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Primary Subject area Clinical Pharmacology and Toxicology Background Vascular anomalies (VA) represent a heterogeneous group of disorders associated with an abnormal development and proliferation of blood and/or lymphatic vessels displaying variable clinical presentations and severity. Infantile hemangiomas, venous, and lymphatic malformations, for example, are commonly encountered in children. Other, less frequent diagnostics include Klippel-Trenaunay syndrome and PIK-3CA-related overgrowth spectrum (PROS). Severe phenotypes can alter organ function and/or lead to pain and chronic functional impairment, and are associated with significant morbidity and mortality. Management includes surgical, interventional radiology, and pharmacologic modalities. Drugs are administered by systemic (e.g., oral, intravenous) or local (topical, intralesional) routes, or by sclerotherapy (endovascular or percutaneous venous, lymphatic, or arterial injection). Off-label drug use is common in pediatrics and in rare diseases, two characteristics applying to vascular anomalies (VA). Off-label use is associated with an increased risk of adverse drug reactions. Objectives To quantify off-label drug use in VA and assess its safety. Design/Methods A guidelines search was conducted to extract a list of drugs used in VA management. The labelling status and safety of each drug was assessed based on the product monograph, Micromedex, and the FDA data. A drug was considered to have significant safety concerns if a black box warning (the FDA’s most stringent warning dedicated to serious or life-threatening risks) or if a serious adverse drug reaction was reported in at least 1% of the patients (leading to hospitalization, congenital malformation, persistent or significant disability or incapacity, life-threatening condition, or death). Results Among 87 drugs, 13 were unlicensed and 73 off-label. Figure 1 describes the reason for considering the 73 drugs off-label. Among 74 licensed drugs, only the oral solution of propranolol hydrochloride (Hemangeol®) for the treatment of infantile hemangiomas (IH) is approved. 98.9% of the drugs are used off-label or unlicensed. Except infantile hemangioma, all other VA are exclusively treated with off-label drugs. Significant safety issues concerned 73% of the drugs and were more frequent among systemic than locally delivered drugs (Figure 2). Conclusion This first study determining the rate of off-label drug use in vascular anomalies shows that off-label drug use in VA is the rule and not the exception. Significant safety concerns are common. It is needed to carefully weigh risk and benefits for every patient when using systemic and local treatments carrying safety concerns. Patients and families should be openly informed and involved in the decision-making process.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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