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Enregistrement W4313069580 · doi:10.22374/cjgim.v16i4.469

First-Generation H1-Antihistamine Prescribing in Hospitalized Patients

2021· article· en· W4313069580 sur OpenAlexaffvenue
Sarah Lohrenz, Kavya Yatham, Sandy Kassir, Andrea Fong

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of General Internal Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensSaskatchewan Health AuthoritySaskatchewan HealthUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntihistamineMedical prescriptionLimitingEmergency medicinePediatricsFamily medicineAnesthesiaNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First-generation H 1 -antihistamines are commonly utilized in hospital, however, these agents are associated with a number of undesirable adverse effects such as central nervous system (CNS) depression, cardiotoxicity and death in overdose. We performed a retrospective analysis of all first-generation antihistamine prescriptions at the Regina General Hospital over the past year from January 1, 2019 – January 1, 2020. A total of 6,972 prescriptions were written during the study period, 6,692 (96%) of which were for first-generation antihistamines. The largest number of prescriptions for first generation antihistamines was in surgery, followed by internal medicine, and obstetrics and gynecology. Physicians, pharmacists, and nurses in these areas may benefit from education around the potential for serious harm of first-generation antihistamines and the availability of safer alternatives. Additionally, limiting access to first-generation antihistamines in hospital would encourage safer prescribing habits and familiarity with second-generation agents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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