Detección de eventos adversos de medicamentos: precisión y generalización.
Ther Innov Regul Sci. 30 de diciembre de 2018 La incidencia y el impacto de los eventos adversos de medicamentos (RAM, por sus siglas en inglés) se han estudiado ampliamente, pero existe un enfoque emergente en los sistemas de detección en tiempo real. Estos pueden desempeñar un papel importante, junto con la farmacología de sistemas y la epidemiología a nivel de la población, en un enfoque múltiple para prevenir las RAM y mitigar sus daños
Ther Innov Regul Sci. 30 de diciembre de 2018
La incidencia y los impactos de los eventos adversos de medicamentos (RAM, por sus siglas en inglés) se han estudiado ampliamente, pero existe un enfoque emergente en los sistemas de detección en tiempo real. Estos pueden desempeñar un papel importante, junto con la farmacología de sistemas y la epidemiología a nivel de la población, en un enfoque múltiple para prevenir las RAM y mitigar sus daños. La adaptación de los sistemas de detección de RAM a un entorno de atención médica o tipo de RAM particular puede mejorar la precisión predictiva, pero la complejidad agregada reduce su aplicabilidad más amplia. A medida que este enfoque se utiliza cada vez más, podemos imaginar algoritmos de detección de mayor complejidad, pero también un conjunto de algoritmos que abarcan toda la gama de entornos de atención médica y tipos de RAM, creando así un sistema que es a la vez preciso y ampliamente aplicable.
el trabajo
Walter SR, Gallego B. Detecting Adverse Drug Events: Accuracy and Generalizability. Ther Innov Regul Sci. 2018 Dec 30:2168479018820045. doi: 10.1177/2168479018820045. [Epub ahead of print]