Completeness of spontaneously reported adverse drug reactions in 4 databases
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To assess the completeness of information provided in adverse drug reaction (ADR) reports in 4 spontaneous report databases. METHODS: The study was conducted using freely accessible ADR reports from the Canada Vigilance Adverse Reaction Online Database, the US Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (FAERS) database, the UK Yellow Card Scheme and the Danish Medicines Agency ADR Database, covering the period 2014-2023. The variables used to evaluate the completeness of ADR reports were selected based on the vigiGrade completeness tool. Descriptive statistics were used to report the completeness of information in each ADR report, while chi-square tests were used to analyse differences in completeness by seriousness of report. RESULTS: In total, 290 079 individual case safety reports were analysed: 4289 from the Canadian database; 269 763 from the FAERS database; 13 624 from the UK Yellow Card Scheme; and 2403 from the Danish database. The most frequently completed information was the primary reporter, with nearly 100% completeness. The most frequently omitted information was the route of administration, with completion scores of 44% in the UK Yellow Card Scheme, 55% in the Danish database and 58% in the Canadian database. In FAERS, the event date was the most frequently omitted information with a completeness rate of 50%. CONCLUSION: The completeness of information varied across different variables, with information frequently omitted for route of administration and event date. Enhancing awareness about providing complete information during ADR reporting is essential for collecting complete data and allowing signal detection.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,104 | 0,335 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».