How do safety warnings on medicines affect prescribing?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Many adverse effects of medicines only become known after approval, prompting regulatory agencies to issue post-market safety advisories to support safer care. Our team evaluated advisories issued by national regulators in Australia, Canada, Denmark, the United Kingdom, and the United States from 2007 to 2016 inclusive, comparing regulators' decisions to warn, effects on prescribing, doctors' awareness and responses to warnings, relevant regulatory policies, and specific case studies. AREAS COVERED: Based mainly on our research program and a narrative review, this commentary describes how often regulators issue safety advisories and effects on clinical practice. We found extensive differences in decisions to warn, timing and content of warnings. Monitoring advice is often inadequate. The most systematic estimate suggests an average reduction in prescribing of around 6% compared with settings with no advisory. Interviews with doctors suggest limited awareness, uptake, and at times belief in these warnings. EXPERT OPINION: Post-market safety advisories are an important intervention aiming to improve prescribing and use of medicines. However, differing warnings mean that some patients may be exposed to riskier prescribing than others. Better integration of safety information into clinical practice is needed, as well as improved transparency, independence, and public engagement in regulatory decision-making.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».