Advances in therapeutic risk management through signal detection and risk minimisation tool analyses
Notice bibliographique
Résumé
Les quatre principales activités de la gestion de risque thérapeutique comportent l’identification, l’évaluation, la minimisation, et la communication du risque. Ce mémoire aborde les problématiques liées à l’identification et à la minimisation du risque par la réalisation de deux études dont les objectifs sont de: 1) Développer et valider un outil de « data mining » pour la détection des signaux à partir des banques de données de soins de santé du Québec; 2) Effectuer une revue systématique afin de caractériser les interventions de minimisation de risque (IMR) ayant été implantées. L’outil de détection de signaux repose sur la méthode analytique du quotient séquentiel de probabilité (MaxSPRT) en utilisant des données de médicaments délivrés et de soins médicaux recueillis dans une cohorte rétrospective de 87 389 personnes âgées vivant à domicile et membres du régime d’assurance maladie du Québec entre les années 2000 et 2009. Quatre associations « médicament-événement indésirable (EI) » connues et deux contrôles « négatifs » ont été utilisés. La revue systématique a été faite à partir d’une revue de la littérature ainsi que des sites web de six principales agences réglementaires. La nature des RMIs ont été décrites et des lacunes de leur implémentation ont été soulevées. La méthode analytique a mené à la détection de signaux dans l'une des quatre combinaisons médicament-EI. Les principales contributions sont: a) Le premier outil de détection de signaux à partir des banques de données administratives canadiennes; b) Contributions méthodologiques par la prise en compte de l'effet de déplétion des sujets à risque et le contrôle pour l'état de santé du patient. La revue a identifié 119 IMRs dans la littérature et 1,112 IMRs dans les sites web des agences réglementaires. La revue a démontré qu’il existe une augmentation des IMRs depuis l’introduction des guides réglementaires en 2005 mais leur efficacité demeure peu démontrée.
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 | 0,027 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».