scholarly journals Códigos da classificação internacional de doenças como rastreadores de eventos adversos a medicamentos

2021 ◽  
Vol 54 (3) ◽  
Author(s):  
Paulo Sergio Dourado Arrais ◽  
Eudiana Vale Francelino ◽  
Eduardo Gabriel Pinheiro ◽  
Silvia Maria Freitas ◽  
Elisabeth Carmen Duarte ◽  
...  
Keyword(s):  
False Discovery Rate ◽  
Web Of Science ◽  
False Discovery

Introdução: Os Eventos Adversos a Medicamentos-EAM representam riscos à saúde e sua subnotificação representa um desafio para a saúde pública. A busca ativa de casos suspeitos de EAM nos bancos de dados de saúde utilizando a Classificação Internacional de Doenças-CID é uma das estratégias que pode reduzir as subnotificações desses eventos. Objetivo:O objetivo desse estudo é identificar os códigos da CID mais usados como rastreadores de EAM e avaliar a sua concordância entre os pesquisadores. Métodos: Foi realizada uma revisão sistemática da literatura utilizando as bases de dados PubMed, Scopus, Web of Science, MEDLINE e LILACS com os descritores “Classificação Internacional de Doenças”, “CID-10”, “Efeitos Colaterais e Reações Adversas Relacionados a Medicamentos”, “Envenenamento”, “Erros de Medicação”. Os artigos incluídos tiveram seus códigos CID identificados, comparados e sua qualidade avaliada. A análise de concordância dos códigos foi feita usando o modelo de ensaios de Bernoulli, testes de proporções binomial exata e a técnica de false discovery rate para analisar as hipóteses postas. A análise estatística foi feita com o software R. O estudo está registrado no PROSPERO sob n.º CRD42019120694. Resultados: Foram identificados 5.167 artigos e após os critérios de seleção, 33 foram incluídos nessa revisão. Foram identificados 1.105 códigos da CID. O coeficiente de prevalência dos EAM variou entre 0,18% e 18,4% em internações hospitalares e a taxa de mortalidade variou entre 0,12 a 45,9 óbitos por 100 mil óbitos. Somente 195 (17,7%) códigos tiveram alta concordância entre os pesquisadores. Muitos códigos CID utilizados para detectar EAM possuem baixa concordância entre os pesquisadores e produziram diferentes taxas do evento. Conclusão: Os códigos rastreadores de EAM identificados representam um método simples e eficiente para captação de eventos adversos em grandes bancos de dados em saúde, contribuindo na redução da subnotificação nos tradicionais sistemas de notificações de EAM.

scholarly journals False Discovery Rate in Linkage and Association Genome Screens for Complex Disorders

Genetics ◽  
2003 ◽  
Vol 164 (2) ◽  
pp. 829-833
Author(s):  
Chiara Sabatti ◽  
Susan Service ◽  
Nelson Freimer
Keyword(s):  
Gene Mapping ◽  
False Discovery Rate ◽  
Disease Gene ◽  
Susceptibility Genes ◽  
Complex Disorders ◽  
Disease Gene Mapping ◽  
False Discovery ◽  
Simple Step ◽  
Multiple Comparison Procedure ◽  
Step Down

Abstract We explore the implications of the false discovery rate (FDR) controlling procedure in disease gene mapping. With the aid of simulations, we show how, under models commonly used, the simple step-down procedure introduced by Benjamini and Hochberg controls the FDR for the dependent tests on which linkage and association genome screens are based. This adaptive multiple comparison procedure may offer an important tool for mapping susceptibility genes for complex diseases.

scholarly journals P14.21 Tehila Kaisman-Elbaz MD/PhD

2019 ◽  
Vol 21 (Supplement_3) ◽  
pp. iii71-iii71
Author(s):  
T Kaisman-Elbaz ◽  
Y Elbaz ◽  
V Merkin ◽  
L Dym ◽  
A Noy ◽  
...  
Keyword(s):  
Overall Survival ◽  
Multivariate Analysis ◽  
False Discovery Rate ◽  
Medical Center ◽  
Tumor Resection ◽  
Multiple Hypothesis Testing ◽  
Hemoglobin Level ◽  
Distribution Width ◽  
False Discovery ◽  
Dismal Prognosis

Abstract BACKGROUND Glioblastoma is known for its dismal prognosis though its dependency on patients’ readily available RBCs parameters defining the patient’s anemic status such as hemoglobin level and Red blood cells distribution Width (RDW) is not fully established. Several works demonstrated a connection between low hemoglobin level or high RDW values to overall glioblastoma patient’s survival, but in other works, a clear connection was not found. This study addresses this unclarity. MATERIAL AND METHODS In this work, 170 glioblastoma patients, diagnosed and treated in Soroka University Medical Center (SUMC) in the last 12 years were retrospectively inspected for their survival dependency on pre-operative RBCs parameters using multivariate analysis followed by false discovery rate procedure due to the multiple hypothesis testing. A survival stratification tree and Kaplan-Meier survival curves that indicate the patient’s prognosis according to these parameters were prepared. RESULTS Beside KPS>70 and tumor resection supplemented by oncological treatment, age<70 (HR=0.4, 95% CI 0.24–0.65), low hemoglobin level (HR=1.79, 95% CI 1.06–2.99) and RDW<14% (HR=0.57, 95% CI 0.37–0.88) were found to be prognostic to patients’ overall survival in multivariate analysis, accounting for false discovery rate of less than 5%. CONCLUSION A survival stratification highlighted a non-anemic subgroup of nearly 30% of the cohort’s patients whose median overall survival was 21.1 months (95% CI 16.2–27.2) - higher than the average Stupp protocol overall median survival of about 15 months. A discussion on the beneficial or detrimental effect of RBCs parameters on glioblastoma prognosis and its possible causes is given.

scholarly journals Associations Between Genetically Predicted Protein Levels and COVID-19 Severity

2020 ◽  
Vol 223 (1) ◽  
pp. 19-22
Author(s):  
Jingjing Zhu ◽  
Chong Wu ◽  
Lang Wu
Keyword(s):  
False Discovery Rate ◽  
Drug Repurposing ◽  
Bonferroni Correction ◽  
Host Genetics ◽  
Protein Levels ◽  
False Discovery

Abstract It is critical to identify potential causal targets for SARS-CoV-2, which may guide drug repurposing options. We assessed the associations between genetically predicted protein levels and COVID-19 severity. Leveraging data from the COVID-19 Host Genetics Initiative comparing 6492 hospitalized COVID-19 patients and 1 012 809 controls, we identified 18 proteins with genetically predicted levels to be associated with COVID-19 severity at a false discovery rate of &lt;0.05, including 12 that showed an association even after Bonferroni correction. Of the 18 proteins, 6 showed positive associations and 12 showed inverse associations. In conclusion, we identified 18 candidate proteins for COVID-19 severity.

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