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Enregistrement W4391994317 · doi:10.4212/cjhp.3489

Disponibilité de l’information médicale requise pour la déclaration d’une réaction indésirable médicamenteuse à Santé Canada : une étude exploratoire

2024· article· fr· W4391994317 sur OpenAlexaffvenueabout
Laurent Saint-Vil, Thaïna-Rafi Jean-Baptiste, Nicolas Martel-Côté, Denis Lebel, Jean‐François Bussières

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2024
Typearticle
Languefr
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : Depuis 2019, les établissements de santé doivent déclarer les réactions indésirables graves aux médicaments (RIM graves) à Santé Canada. Objectifs : Décrire la disponibilité de l’information requise pour la déclaration d’une RIM à Santé Canada dans les dossiers médicaux par deux méthodes (soit, systématique et approfondie) et comparer le temps nécessaire pour retrouver l’information. Méthode : Étude descriptive rétrospective et prospective des RIM graves survenues en centre mère-enfant et déclarées entre le 1er avril 2021 et 31 mars 2023. Les variables nécessaires pour remplir le formulaire de déclaration de Santé Canada ont été collectées par deux méthodes distinctes. Résultats : Parmi les 270 RIM graves déclarées en rétrospectif, 140 ont été échantillonnées. La disponibilité moyenne des variables était de 82,3 % (écart-type [SD] 11,3 %), pour une durée de collecte de 50 (SD 25) minutes. Du côté prospectif, 15 RIM graves ont été étudiées, la disponibilité des variables était, pour chacune des méthodes respectivement, de 82,8 (SD 6,9 %) et 91,9 (SD 7,8 %), pour des temps de collecte respectifs de 44 (SD 17) et 130 (SD 33) minutes. Conclusions : La difficulté que représente l’identification de toutes les informations requises dans les dossiers médicaux pour la déclaration d’une RIM à Santé Canada nécessite une recherche approfondie. Toutefois, la recherche approfondie demande trois fois plus de temps qu’une recherche qui se limiterait aux endroits où l’information devrait se retrouver. Il est possible d’envisager de dispenser une formation supplémentaire aux cliniciens pour améliorer la tenue de dossiers et, éventuellement, le recours à un dossier clinique informatisé qui comprend un formulaire dédié à la documentation des RIM. ABSTRACT Background: Since 2019, health care facilities have been required to report serious adverse drug reactions (ADRs) to Health Canada. Objectives: To describe the availability of information required for reporting an ADR to Health Canada from medical records using 2 methods (systematic and in-depth reporting) and to compare the time required to find the information.Methods: This retrospective and prospective descriptive study involved serious ADRs occurring in a mother–child centre and reported between April 1, 2021, and March 31, 2023. The variables needed to complete the Health Canada reporting form were collected using 2 distinct methods. Results: Among the 270 serious ADRs reported retrospectively, 140 were sampled. The average availability of variables was 82.3% (standard deviation [SD] 11.3%), with average data collection time of 50 (SD 25) minutes. For the prospective part of the study, 15 serious ADRs were studied. The availability of variables was 82.8% (SD 6.9%) and 91.9% (SD 7.8%), for systematic and in-depth reporting, respectively, with data collection times of 44 (SD 17) and 130 (SD 33) minutes, respectively. Conclusions: The challenge of finding, in patients’ medical records, all of the information needed for reporting an ADR to Health Canada required an in-depth approach. However, the in-depth method took 3 times as long as a search limited to places in the record where specific information should be found. To improve record keeping, additional training for clinicians could be considered and, potentially, development of a computerized clinical record that includes a dedicated form for documenting ADRs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,148
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,148
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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