Core Concepts in Pharmacoepidemiology: Multi‐Database Distributed Data Networks
Notice bibliographique
Résumé
Multi-database distributed data networks for post-marketing surveillance of drug safety and effectiveness use two main approaches: common data models (CDMs) and common protocols. Networks such as the U.S. Sentinel System, the Observational Health Data Sciences and Informatics (OHDSI) network, and the Data Analysis and Real-World Interrogation Network in Europe (DARWIN-EU) use a CDM approach in which participating databases are translated into a standardized structure so that a single, common analytic program can be used. On the other hand, the common protocol approach involves applying a single common protocol to site-specific data maintained in their native format, with analytic programs tailored to each data source. Some networks, such as the Canadian Network for Observational Drug Effect Studies (CNODES) and the Asian Pharmacoepidemiology Network (AsPEN), use a variety of approaches for multi-database studies. Regardless of the approach, distributed networks support comprehensive pharmacoepidemiologic studies by leveraging large-scale health data. For example, utilization studies can uncover prescribing trends in different jurisdictions and the impact of policy changes on drug use, while safety and effectiveness studies benefit from large, diverse patient populations, leading to increased precision, representativeness, and potential early detection of safety threats. Challenges include varying coding practices and data heterogeneity, which complicate the standardization of evidence and the comparability and generalizability of findings. In this Core Concepts paper, we review the purpose and different types of distributed data networks in pharmacoepidemiology, discuss their advantages and disadvantages, and describe commonly faced challenges and opportunities in conducting research using multi-database networks.
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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 | 0,033 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,016 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».