What Comes First to Your Mind: Drug Efficacy or Drug Safety?
Notice bibliographique
Résumé
Disease-treatment guidelines are most often implemented clinically as part of comprehensive medication management to ensure patients receive the most effective and evidence-based care. Post-marketing pharmacovigilance programs are the main source of medication safety monitoring. However, pharmacovigilance programs have multiple problems including underreporting of adverse drug events (ADEs), inconsistent reporting standards, and difficulties in data analysis and interpretation making it difficult to examine safety information. Patients with multiple chronic diseases leading to polypharmacy are at an increased risk of ADEs. There are various elements that constitute a successful approach while balancing efficacy and safety including: 1) Medication-related problems and ADE risk identification, prevention, and management; 2) Interdisciplinary collaboration; 3) Beneficiary-centered personalized care; 4) Technology integration; 5) Outcome evaluation and quality improvement; and 6) Pre-emptive pharmacovigilance studies by the virtual addition of drugs to patients’ drug regimen. In conclusion, medications generally enter the market with proven efficacy but often lack short- and long-term safety information. A personalized transformative approach leveraging innovative clinical science-based technology and medication safety experience can create a more effective, patient-centered approach to managing complex medication regimens, ultimately improving patient safety and outcomes.
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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 | 0,013 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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 ».