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Enregistrement W4413173798 · doi:10.1002/jac5.70097

Patient‐Reported Adverse Drug Events on Nirmatrelvir–Ritonavir: A Prospective Observational Study of a Pharmacist‐Led Follow‐Up and Monitoring Service

2025· article· en· W4413173798 sur OpenAlexafffund
Colin R. Dormuth, Anat Fisher, Greg Carney, Davin Shikaze, I fan Kuo

Notice bibliographique

RevueJACCP JOURNAL OF THE AMERICAN COLLEGE OF CLINICAL PHARMACY · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensMinistry of HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Health, British Columbia
Mots-clésObservational studyPharmacistMedicineAdverse effectDrugRitonavirAdverse drug reactionService (business)Medical emergencyPharmacyFamily medicineInternal medicinePharmacologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Antiretroviral therapyViral loadBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background There is a paucity of population‐based data on adherence and adverse drug events (ADEs) associated with the treatment of coronavirus disease 2019 (COVID‐19) with nirmatrelvir and ritonavir (NMV/r). We sought to contribute data on patient‐reported treatment adherence and ADEs with NMV/r using data collected by community pharmacists. Methods Data on patient‐reported NMV/r adherence and ADEs, the study outcomes, were collected by pharmacists through the Paxlovid Follow‐up (PAX‐F) service, with linkage to administrative data from the British Columbia (BC) Ministry of Health. The cohort study included individuals in BC prescribed NMV/r between January 31, 2022, and December 31, 2022. Pharmacists conducted phone assessments with patients or their caregivers after completion of NMV/r treatment. Responses were recorded in the PharmaNet database, a provincewide data network. Logistic regression was used to identify characteristics associated with the study outcomes. Results PAX‐F service was provided to 10 200 individuals. Median age was 72 years, and 56.4% were female. There were 87.6% of respondents (n = 9034) who reported completing all 5 days of their NMV/r medication; 7351 individuals with a PAX‐F assessment (72.1%) were dispensed medications with a known interaction with NMV/r. 47.8% of respondents (n = 4960) reported experiencing a total of 7439 ADEs, of which 1.5% of ADEs (n = 115 in 79 individuals) were reported to have been managed at a hospital or emergency room. Female sex was associated with an increased risk of nonadherence to NMV/r compared with men (odds ratio [OR], 1.53; 95% confidence interval [CI], 1.41–1.68), and an increased risk of ADEs (OR, 1.32; 95% CI, 1.15–1.53). Nonvaccination was associated with nonadherence to NMV/r (OR, 3.05; 95% CI, 2.41–3.87), but not with reporting an ADE (OR, 1.04; 95% CI, 0.85–1.29). Conclusion Nearly half of NMV/r users in BC reported ADEs with treatment, suggesting that careful consideration of the risks and benefits of prescribing NMV/r is warranted.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,169
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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