Comparators in Pharmacovigilance: A Quasi-Quantification Bias Analysis
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
BACKGROUND AND OBJECTIVE: It is unclear which comparator is the most appropriate for bias reduction in disproportionality analyses based on spontaneous reports. We conducted a quasi-quantitative bias analysis using two well-studied drug-event combinations to assess how different comparators influence the directionality of bias in pharmacovigilance. METHODS: We used the US Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System focusing on two drug-event combinations with a propensity for stimulated reporting: rivaroxaban and hepatotoxicity, and canagliflozin and acute kidney injury. We assessed the directionality of three disproportionality analysis estimates (reporting odds ratio, proportional reporting ratio, information component) using one unrestricted comparator (full data) and two restricted comparators (active comparator, active comparator with class exclusion). Analyses were conducted within two calendar time periods, defined based on external events (approval of direct oral anticoagulants, Food and Drug Administration safety warning on acute kidney injury with sodium-glucose cotransporter 2 inhibitors) hypothesized to alter reporting rates. RESULTS: There were no false-positive signals for rivaroxaban and hepatotoxicity irrespective of the comparator. Restricting to the initial post-approval period led to false-positive signals, with restricted comparators performing worse. There were false-positive signals for canagliflozin and acute kidney injury, with restricted comparators performing better. Restricting to the period before the Food and Drug Administration warning weakened the false-positive signal for canagliflozin and acute kidney injury across comparators. CONCLUSIONS: We could not identify a consistent and predictable pattern to the directionality of disproportionality analysis estimates with specific comparators. Calendar time-based restrictions anchored on relevant external events had a considerable impact.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle