Re‐Exposure to Culprit Medication Following Adverse Drug Event Diagnosis in Canadian Emergency Department Patients: A Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The magnitude of repeat exposures to culprit medications after hospital discharge is not well studied. We combined prospective cohort data with administrative health data to understand the frequency of repeat exposures to culprit medications after discharge and the risk factors for their occurrence. METHODS: This was a retrospective analysis of three prospective cohorts of patients who presented to the hospital with an adverse drug event in British Columbia, from 2008 to 2015 (n = 849). We linked prospectively identified adverse drug events to administrative data to examine patterns of redispensing of culprit medications. We used Cox regression to assess risk factors for re-exposure, and conducted subgroup analyses for essential vs. nonessential medications. RESULTS: Among 849 diagnosed adverse drug events, 45.2% had subsequent culprit medication redispensing within a year of hospital discharge. The factors associated with re-exposures included atrial fibrillation, adverse drug event type (e.g. adverse reaction), culprit medication type, and longer historical duration of medication use. CONCLUSIONS: Re-exposures to culprit medications occurred in almost half of the adverse drug events diagnosed in emergency departments. Many of these were appropriate re-exposures to essential medications for indications in which the risk of uncontrolled disease likely outweighed the risk of a repeat adverse event. More research is needed to understand re-exposures to nonessential medications or medications with safer alternatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».