Influence of drug safety advisories on drug utilisation: an international interrupted time series and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the association between regulatory drug safety advisories and changes in drug utilisation. DESIGN: We conducted controlled, interrupted times series analyses with administrative prescription claims data to estimate changes in drug utilisation following advisories. We used random-effects meta-analysis with inverse-variance weighting to estimate the average postadvisory change in drug utilisation across advisories. STUDY POPULATION: We included advisories issued in Canada, Denmark, the UK and the USA during 2009-2015, mainly concerning drugs in common use in primary care. We excluded advisories related to over-the-counter drugs, drug-drug interactions, vaccines, drugs used primarily in hospital and advisories with co-interventions within ±6 months. MAIN OUTCOME MEASURES: Change in drug utilisation, defined as actual versus predicted percentage change in the number of prescriptions (for advisories without dose-related advice), or in the number of defined daily doses (for dose-related advisories), per 100 000 population. RESULTS: Among advisories without dose-related advice (n=20), the average change in drug utilisation was -5.83% (95% CI -10.93 to -0.73; p=0.03). Advisories with dose-related advice (n=4) were not associated with a statistically significant change in drug utilisation (-1.93%; 95% CI -17.10 to 13.23; p=0.80). In a post hoc subgroup analysis of advisories without dose-related advice, we observed no statistically significant difference between the change in drug utilisation following advisories with explicit prescribing advice, such as a recommendation to consider the risk of a drug when prescribing, and the change in drug utilisation following advisories without such advice. CONCLUSIONS: Among safety advisories issued on a wide range of drugs during 2009-2015 in 4 countries (Canada, Denmark, the UK and the USA), the association of advisories with changes in drug utilisation was variable, and the average association was modest.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».