A Sex- and Gender-Based Analysis of Adverse Drug Reactions: A Scoping Review of Pharmacovigilance Databases
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».