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Enregistrement W4401235925 · doi:10.1136/bmjpo-2024-esdppp.14

15 Availability of neonatal specific data in labelling of commonly used anti-infective drugs: comparison among three regulatory agencies

2024· article· en· W4401235925 sur OpenAlexaffabout
Ajilan Sivaloganathan, Kate Sushko, John van den Anker, Samira Samiee‐Zafarghandy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeonatal intensive care unitMedicineMedical prescriptionSummary of Product CharacteristicsDrugDosingPopulationHealth careFood and drug administrationIntensive care medicinePharmacologyPediatricsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Introduction</h3> Neonatal-specific drug information is critical for optimal pharmacotherapeutic management of neonates in the Neonatal Intensive Care Unit (NICU). To date, the extent of the availability of neonatal-specific drug information for even the most commonly used drugs in the NICU has not been established. Our objective was to examine and compare the quantity and quality of the available neonatal-specific data in the most updated prescription labelling of anti-infective drugs used in the NICU among the United States Food and Drug Administration (FDA), United Kingdom Medicines and Healthcare products Regulatory Agency (MHRA) and Health Canada (HC). <h3>Methodology</h3> We identified updated Standard Product Labels (FDA), Product Monographs (HC) and Summaries of Product Characteristics (MHRA) of 31 anti-infective drugs listed among the most common 100 prescriptions in the NICU. We reviewed data regarding approval in neonates, availability and type of neonatal-specific studies, and the presence of neonatal-specific adverse events and warnings. We defined approval as having either a specific indication or dosing information for the specified population. <h3>Results</h3> We excluded eight drugs due to a lack of access to their most updated labelling. Of the 23 drugs included in the analysis, the FDA approved 13 (57%) and 10 (43%) drugs for term and preterm neonates, respectively, compared to 14 (61%) and seven (30%) by the MHRA and nine (39%) and four (17%) by Health Canada. Term-neonatal specific information was presented for 15 (65%), 18 (78%), and 10 (43%) drugs in FDA, MHRA, and HC labelling, while preterm-neonatal specific information was available for 11 (48%), 10 (43%), and four (17%) drugs, respectively. Six drugs had no neonatal-specific information; nine drugs had no preterm-specific information. <h3>Conclusion</h3> The global lack of neonatal-specific information for the most frequently used drugs in the NICU poses critical challenges for neonatal care. Health Canada presents the most challenging drug approval agency lagging behind the other jurisdictions in the provision of important neonatal data. There is an emergent need for regulatory mechanisms to ensure the inclusion of existing pediatric data in Canadian drug monographs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,634

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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