Serious Adverse Events: A Replicability and Validation Study of Naranjo Causality Assessment Tool in a Canadian Clinical Setting
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Rationale Patient safety has become a major concern in healthcare today as 5%–10% of patients experience serious adverse events (SAE) during their hospital stay. The causal assessment of SAE is the responsibility of healthcare professionals (HCP), who use their judgment or a standardize tool. Whether those two methods are replicable to provide similar results remains unclear. Objective Our aim was to evaluate if causality assessment performed by HCP is replicable when systematically assessed with the Naranjo tool and to validate its performance in Canadian clinical context. Methods We performed pilot retrospective cohort study which included patients with SAE admitted to a Quebec hospital in 2021. Twelve SAE were randomly selected, and two reviewers independently assessed their causality using Naranjo tool. Inter‐rater reliability among two reviewers and between HCP was evaluated. Along with criterion validity, sensitivity and specificity were calculated for validation study. Results Weighted kappa was 0.92 (good inter‐rater reliability) where kappa was 0.84 (good agreement between reviewers). No causality assessment by HCP was documented leading to impossibility in computing replicability. The Naranjo tool showed positive monotonic correlation with expert opinion resulting in rs = 0.208 (p < 0.001). Classification of Naranjo scores to binary variables resulted in sensitivity of 1.00 and specificity of 0.31. Conclusion Our study suggested that Naranjo tool is reliable and valid to be used in a clinical setting and was able to classify all drug products involved in the occurrence of SAE. Larger scale studies need to be conducted in real‐time clinical settings to investigate its performance and utility.
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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 | 0,206 | 0,316 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».