Impact of Vanessa's Law on the Reporting of Serious Adverse Events: A Retrospective Study Among Antiplatelet Users in a Tertiary-Care Cardiology Centre
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antiplatelet drugs, such as clopidogrel, ticagrelor, prasugrel, and acetylsalicylic acid, may be associated with a risk of adverse events (AEs). Vanessa's Law was enacted to strengthen regulations to protect Canadians from drug-related side effects (with mandatory reporting of serious adverse events [SAEs]). Objective: To determine whether Vanessa's Law has led to an increase in SAE reporting among antiplatelet users. Methods: This descriptive retrospective study was conducted from January, 2018-December, 2021. Included are 260 adult antiplatelet users (cohorts: 2018 [n = 64]; 2019 [n = 79]; 2020 [n = 73]; 2021 [n = 44]) hospitalized at the Institut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec - Université Laval. The main diagnostic of hospitalization was coded using the International Classification of Diseases,10th revision, Canadian version, and data related to demographic characteristics, hospitalization length-of-stay, drugs administered, and AEs were extracted. Results: The 260 antiplatelet users were hospitalized mainly for diseases of the circulatory system (codes [I00-I99]; 2018, 75 %; 2019, 71 %; 2020, 71 %; 2021, 77 %) or diseases of the respiratory system (codes [J00-J99]; 2018, 6 %; 2019, 8 %; 2020, 4 %; 2021, 7 %). The median age was 70 years. The median duration of hospital stay was 3 days. Among the 1395 AEs recorded during the study, 12 % were SAEs. None of the SAEs (or AEs) was reported to Health Canada, either before or after Vanessa's Law implementation. Conclusions: These results provide the first picture of reporting trends for SAEs among antiplatelet users in Canada. Investigation of the underreporting of SAEs is needed, as the implementation of a mandatory policy does not seem to have had a favourable impact. Clinical Trial Registration: 135263.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».