Evaluación de señales en farmacovigilancia : Lovastatina y mareo
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Evaluar la señal que relaciona al mareo como evento adverso de la Lovastatina. Metodología: Revisión sistemática (diseño observacional y retrospectivo). La metodología se ejecutó consultando diferentes fuentes de información como bases de datos de publicaciones y programas de farmacovigilancia, usando las palabras clave revisadas en descriptores MeSH (Medical Subject Headings) y en DeCS (Descriptores de ciencias de la salud). No se establecieron fechas de obtención de información, por lo que las fuentes fueron consultadas de forma abierta. Resultados: Los programas de farmacovigilancia evidenciaron en total 36 reportes correspondientes a tres programas (Invima, EMA y Medeffect Canada), los cuales son pocos teniendo en cuenta el tipo de bases de datos consultadas y que no se establecieron límites de fechas. En las bases de datos se lograron obtener 60 artículos de los cuales, después de aplicar la ecuación de búsqueda completa con las palabras clave establecidas, sólo 5 lograron ser aceptados para estudio. Tras el análisis no se identifica relación directa entre el mareo con el consumo de lovastatina. Conclusiones: El mareo relacionado como evento adverso de la lovastatina ha sido reportado a programas de farmacovigilancia a nivel nacional e internacional sin embargo, los resultados de la revisión sistemática encontrados no son suficientes para definir esta relación, luego, se determina la necesidad de fortalecer las actividades de farmacovigilancia que permitan un reporte adecuado de los eventos adversos relacionados con la lovastatina, para obtener suficiente evidencia que permita trazar estrategias para disminuir su incidencia lo cual puede afectar la adherencia al tratamiento.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.063 | 0.136 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".