Methodological Considerations on the Use of Cohort Designs in Drug-Drug Interaction Studies in Pharmacoepidemiology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose of Review The evidence regarding the clinical effects of drug-drug interactions (DDIs) is scarce and limited. Pharmacoepidemiologic studies could help fill in this important knowledge gap. Here, we review the pharmacoepidemiology of DDIs with a focus on cohort designs. We also highlight the decision-making process with respect to different aspects of cohort study design, potential biases that may arise during this decision process, and mitigation strategies. Recent Findings Considering the pharmacologic mechanism of the DDI of interest as well as of the object drug and the precipitant drug separately at the design stage of cohort studies for DDIs will help minimize major biases such as prevalent user bias and confounding by indication. Confounding by indication could also be mitigated by using control precipitants. Further, the correct assignment of the cohort entry date via the application of a time-varying exposure definition can help minimize immortal time bias and prevalent user bias. Minimization of these biases may also potentially be achieved with recently developed tools such as target trial emulation and the prevalent new-user design; however, more research is needed in the area. Summary Careful consideration of the underlying pharmacology and the specifics of study design will help minimize major biases in cohort studies that aim to assess the clinical effects of DDIs. Recent methodological developments from other areas of pharmacoepidemiology could further improve the internal validity of DDI studies.
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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 | 0,074 | 0,833 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle