Teratogenic Risk Impact Mitigation (TRIM): Development of Explicit Criteria to Facilitate Decisions Regarding Teratogenic Risk Mitigation Strategies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preventing fetal exposure to teratogenic medications is an important target for risk mitigation efforts. Decisions about risk mitigation efforts specific to teratogenic medications are complex. OBJECTIVES: The Teratogenic Risk Impact and Mitigation (TRIM) tool was developed as an innovative decision support tool to facilitate prioritization of teratogenic medications for risk mitigation strategies. METHODS: We employed a modified Delphi study design involving experts across teratology, obstetrics/gynecology, and medication safety. Panelists proposed decision criteria in three focus groups, followed by e-Delphi rounds to reach a consensus on criteria regarding three dimensions: (1) completeness; (2) relevance; and (3) distinctiveness. Aggregated feedback from each round was used to inform revision of the criteria in subsequent rounds. RESULTS: A total of 33 candidate criteria proposed by 32 focus group participants were organized into ten distinct criteria for the Delphi process. Consensus (defined as > 85% agreement on all three dimensions) was reached after three e-Delphi rounds, resulting in six criteria: (1) background use among persons of reproductive potential; (2) overall medication benefit considering severity of the indication and availability of alternatives; (3) seriousness of the teratogenic outcome; (4) risk of the teratogenic outcome; (5) certainty regarding teratogenicity; and (6) the risk of exposure during pregnancy. CONCLUSIONS: We established measurable criteria to inform decisions when prioritizing teratogenic medications for risk mitigation programs. Criteria are consensus based and consistent with relevant regulatory guidance. Future work will operationalize these criteria and determine specific weights to facilitate medication-specific TRIM scores. Through its explicit framework, the TRIM tool may support consistent, transparent, and rational decision making and help optimize the contribution of risk mitigation programs to public health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».