Farmacología
Lost in Translation: una encuesta multilingüe de variaciones interlingüísticas en los términos utilizados en farmacovigilancia
17 octubre 2022
Pueden surgir conceptos erróneos en la comunicación de la información de farmacovigilancia debido a dificultades en la traducción. Es mejor evitar las expresiones metafóricas en publicaciones científicas serias, para reducir las dificultades de traducción. Un glosario multilingüe de términos y definiciones, que podría usarse para programar un traductor automático dedicado, sería valioso. Las pautas publicadas ofrecen orientación sobre los métodos de traducción, pero son complejas y requieren mucho tiempo, y se utilizan principalmente en la traducción de instrumentos para obtener resultados informados por los pacientes. Drug Saf, 21 de septiembre de 2022
Características y confirmación posterior de las alertas de seguridad notificadas a la FDA
06 octubre 2022
La mayoría de las posibles señales de seguridad identificadas condujeron a la adopción de medidas reglamentarias por parte de la FDA. Sin embargo, solo un tercio de las acciones regulatorias fueron corroboradas por investigaciones publicadas y ninguna por evaluaciones públicas de la Iniciativa Sentinel. Estos hallazgos sugieren que, o bien la FDA está tomando medidas reglamentarias basadas en pruebas que no se han puesto a disposición del público, o que podrían ser necesarias evaluaciones de seguridad más exhaustivas cuando se identifiquen posibles señales de seguridad. British Medical Journal, 5 de octubre de 2022.
Evaluación de las menciones de eventos adversos de medicamentos en las redes sociales con procesamiento de lenguaje natural: desarrollo y análisis de modelos
29 septiembre 2022
Observamos una clara mejora en el modelo cuando utilizó información contextual. Sin embargo, nuestros resultados revelan una generalización débil de los sistemas actuales a datos no vistos. Se necesita investigación adicional para utilizar completamente los datos de las redes sociales y mejorar la solidez y confiabilidad de los sistemas de procesamiento del lenguaje natural. El análisis de contenido, por otro lado, mostró que Twitter cubría una gama suficientemente amplia de eventos adversos de medicamentos, así como reacciones adversas conocidas, para los medicamentos mencionados en los tweets. Nuestro trabajo demuestra que las redes sociales pueden ser una fuente de datos confiable para recopilar menciones de eventos adversos de medicamentos. JMIR Med Inform, 28 de septiembre de 2022;
Eventos adversos en la era digital y dónde encontrarlos
31 agosto 2022
La inteligencia artificial puede ayudar a reducir o incluso eliminar el ruido de estos datos, lo que permite a los expertos en seguridad centrarse en la evidencia más pertinente. Proponemos una tipología de datos y brindamos consideraciones sobre cómo definir eventos adversos dentro de diferentes tipos de datos, incluso cuando no existe un informador humano. Se hacen propuestas para la automatización de los procesos de cribado. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 22 de agosto de 2022
Incidencia y prevención de los ingresos hospitalarios por reacciones adversas a medicamentos en Francia: estudio IATROSTAT
25 agosto 2022