Criteria to Report Adverse Drug Withdrawal Events in Clinical Trials: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Polypharmacy is a major risk factor for adverse drug events (ADEs), which are a common cause of hospitalization, especially among older adults. Deprescribing is a promising strategy to prevent ADEs; however, clinicians may hesitate to deprescribe for fear of causing adverse drug withdrawal events (ADWEs). Collectively, ADWEs are the re-emergence of symptoms or a disease state due to the discontinuation of a medication. Although capturing ADWEs is critical to understanding the complications that might arise from deprescribing, these events may not be routinely or systematically captured in clinical trials. OBJECTIVES: We aimed to determine the frequency of ADWE reporting, compare the strengths and limitations of different approaches, and compare the rates of the number of ADWEs detected across trials. METHODS: A systematic review was performed following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses checklist. The search strategy was developed with a research librarian, and studies were identified using Ovid Medline, Embase, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials from inception to July 2, 2024. We included all randomized controlled trials testing a deprescribing intervention in older adults (mean or median age ≥ 65 years) and analyzed a subsample of the studies reporting ADWEs as an outcome. RESULTS: Among the 139 eligible studies that were identified, only 12 reported an ADWE. These studies utilized 6 approaches to capture ADWEs: Naranjo ADWE Probability Scale; clinical monitoring for specific withdrawal symptoms; identification through ICD-10 codes; identification of ADWEs as a subset of confirmed ADEs; patient/caregiver self-report; and clinical judgment. CONCLUSION: Results confirmed that few deprescribing studies capture ADWEs and there is a lack of standardized reporting. A harmonized approach to capturing ADWEs with specific criteria could ensure more consistent results in deprescribing trials, improve our understanding of this important outcome, and facilitate future meta-analyses.
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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 | 0,122 | 0,247 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,036 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».