Impact de la loi de Vanessa sur la déclaration des événements indésirables associés aux médicaments antiplaquettaires
Notice bibliographique
Résumé
Les médicaments antiplaquettaires (ex. : acide acétylsalicylique, clopidogrel, ticagrelor, prasugrel) sont grandement utilisés en cardiologie pour la prévention primaire ou secondaire des événements athérothrombotiques et peuvent être à l’origine des événements indésirables (EI) graves. Selon une étude internationale, seulement 5 % des EI médicamenteux sont déclarés aux autorités de santé; ce qui nous pousse à émettre un questionnement sur la qualité de la surveillance populationnelle quant aux EI. Au Canada, la Loi de Vanessa a été mise en application en 2019 pour renforcer la réglementation visant à protéger les Canadiens contre les médicaments dangereux. Cette loi rend obligatoire la déclaration des EI graves par les établissements de soins de santé et services sociaux. Nous avons cependant peu de connaissance quant à la déclaration des EI associés aux antiplaquettaires. Objectif : Étudier l’impact de la Loi de Vanessa sur la déclaration des EI associés aux antiplaquettaires à l’Institut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec-Université Laval (IUCPQ-ULaval), Canada. Méthode : Une étude descriptive rétrospective a été menée. Il s’agit d’une sous-étude d’un projet de plus grande envergure mené par l’équipe de la professeure Jacinthe Leclerc, incluant un échantillon de 500 patients hospitalisés à l’IUCPQ sur une période de 4 ans (de janvier 2018 à décembre 2021), et sélectionnés de façon aléatoire par une archiviste de l’IUCPQ, soit 4 cohortes annuelles de 125 patients/an (total n = 500). Par la suite, tous les patients ayant prix au moins un agent antiplaquettaire pendant leur séjour hospitalier ont été identifiés à partir de l’échantillon initial, ce qui a permis d’obtenir pour cette étude un échantillon de 260 patients. Les informations telles que les données démographiques, la durée d'hospitalisation, les médicaments pris pendant le séjour hospitalier ainsi que les EI ont été extrait des dossiers médicaux électroniques (DMÉ) des patients et des analyses descriptives ont été effectuées pour la caractérisation de l’échantillon à l’étude (médiane, minimum- maximum, proportion). Les raisons des hospitalisations ont été codées selon la Classification statistique internationale des maladies et des problèmes de santé connexes, 10e version, Canada (CIM-10-CA). Résultats : Les 260 adultes randomisés pour les cohortes de 2018, 2019, 2020 et 2021 ont été hospitalisés pour des maladies cardiovasculaires (CIM-10-CA : I00-I99 ; 73 %) ou des maladies du système respiratoire (J00-J99, 7 %). L’âge médian était de 70 ans (min-max : 21-96). La durée médiane de séjour à l’hôpital était de 3 jours (min-max : 1-15 jours). Environ 1 395 EI ont été enregistrés parmi lesquels 166 EI graves. Toutefois, aucun n’avait été déclaré à Santé Canada. Conclusion : Les résultats de cette étude n’ont pas permis d’observer au sein de notre échantillon un effet positif de la Loi de Vanessa sur la déclaration des EI associés aux antiplaquettaires. A notre connaissance, ce projet a permis de dresser le tout premier portrait des tendances de déclaration des EI associés aux antiplaquettaires au Canada.
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 | 0,035 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».