Editorial: Shaping with data: Using pharmacoepidemiology to shape pharmaceutical policy and clinical decision-making
Notice bibliographique
Résumé
Shaping with data: Using pharmacoepidemiology to shape pharmaceutical policy and clinical decision-makingPolicymakers around the world are grappling with an influx of rapidly changing science and new treatments in the area of medications and health technology.Much of their decisions have historically relied on randomized controlled trial (RCT) data for drug assessments.Over the past decade, it has become important for many decision-makers to realize that the RCT design may not reflect real-life clinical practice as the trial populations may exclude important patients seen in clinical practice.More importantly, the RCT is unable to answer questions related to rare adverse events, optimal use, and access.Therefore, the use of real-world data in the field of pharmacoepidemiology has, in many cases, stepped up to help policymakers fill these gaps.In this special topic, we aimed to gather a global cross-section of various papers that showcase the power of pharmacoepidemiology in helping shape policy and clinical practice.We set out to cover the many areas that pharmacoepidemiology can be used to shape and inform policymakers, including understanding beneficial and adverse drug effects of medications, drug utilization, real-world effectiveness, clinical effects of drug-drug interactions, effects of medication non-adherence, and the impact of policy changes on drug utilization.We were able to do just that and covered many of these topic areas.Excitingly we received work from over eight different countries, each leveraging unique data sources and study designs that truly highlight the breadth of work that can happen in this field.Most importantly we received work that showcased the ability for pharmacoepidemiology to be used in studying drug safety, policy, and clinically relevant questions.
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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 | 0,014 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,013 |
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 ».