MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W6939882803 · doi:10.71655/uvcibv.gve2p-rde25

LES EFFETS SECONDAIRES DU COTRIMOXAZOLE DANS UNE POPULATION D'IMMUNO-DEPRIMES

2025· dissertation· fr· W6939882803 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueUniversité Virtuelle de Côte d'Ivoire · 2025
Typedissertation
Languagefr
FieldPharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
TopicPharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationIle de franceResearch methodologyContext (archaeology)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette actualisation de la méthode d'imputation des effets inattendus ou toxiques des médicaments utilisée par les Centres Régionaux de Pharmacovigilance sur plusieurs milliers d'observstions annuelles, respecte les principes fondamentaux de la méthode originelle (J. ûençoumeu, J.C. Evreux, J. Jouglard. Méthode d'imputabilité des · effets indésirables des médicaments. Thérapie 1978, 33: 373-81 ). Elle envisage séparément t'imputebilité intrinsèque concernant exclusivement la possibilité de relation de cause à effet de chaque médicament face à un événement clinique et/ou paraclinique déterminé et lïmputabi/ité extrinsèque, seulement basée sur les connaissances bibliographiques. L 'imputabilité intrinsèque repose sur sept critères répartis en deux groupes {critères chronologiques et sémiologi- . ques). L'appréciation des données ressortant de /'analyse · du cas est faite à la lumiére des connaissances générales sur /'événement et éventuellement. dans la mesure où elles sont suffisamment spécifiques pour aider /'imputation, sur l'événement en tant au'etîet médicamenteux. Elle fait donc abstraction de notions bibliographiques sommaires (du type effet «connu s ou « inconnu 11 du médicament). Par convention, /'imputabilité intrinsèque doit être établie :éparément pour chaque mëdicement.. sans tenir. compte du degré d'imputebilité des médicaments associés (qui devra cependant toujours être mentionnée dans les rapports concernant le cas). Le score dïmputabilité intrinsèque passe de trois à cinq niveaux (avec un niveau inférieur /0 et niveau supérieur I.). Ceci parait de nature A faciliter certaines comparaisons internationales. L'appréciation de /'imputabilité extrinsèque s'est orientée sur une cotation svstémetisée des données bibliographiques sur l'effet inattendu ou toxique soupçonné, avec troisniveaux standards (8, A 83} établis gr~ce A l'analyse systématique d'ouvrages de base détenus. par les Centres . Régionaux de Pharmacovigilance. Un niveau Bo. facultatif est' attribué après une analyse bibliographique exhaustive négative.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.042

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.340
Teacher spread0.316 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueUniversité Virtuelle de Côte d'IvoireSame topicPharmacovigilance and Adverse Drug ReactionsFrench-language works237,207