A Sex- and Gender-Based Analysis of Adverse Drug Reactions: A Scoping Review of Pharmacovigilance Databases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Drug-related adverse events or adverse drug reactions (ADRs) are currently partially or substantially under-reported. ADR reporting systems need to expand their focus to include sex- and gender-related factors in order to understand, prevent, or reduce the occurrence of ADRs in all people, particularly women. This scoping review describes adverse drug reactions reported to international pharmacovigilance databases. It identifies the drug classes most commonly associated with ADRs and synthesizes the evidence on ADRs utilizing a sex- and gender-based analysis plus (SGBA+) to assess the differential outcomes reported in the individual studies. We developed a systematic search strategy and applied it to six electronic databases, ultimately including 35 papers. Overall, the evidence shows that women are involved in more ADR reports than men across different countries, although in some cases, men experience more serious ADRs. Most studies were conducted in higher-income countries; the terms adverse drug reactions and adverse drug events are used interchangeably, and there is a lack of standardization between systems. Additional research is needed to identify the relationships between sex- and gender-related factors in the occurrence and reporting of ADRs to adequately detect and prevent ADRs, as well as to tailor and prepare effective reporting for the lifecycle management of drugs.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 découle