Coding accuracy of administrative drug claims in the Ontario Drug Benefit database.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Every year in Ontario, the records of over 42 million prescriptions dispensed to persons eligible for Ontario Drug Benefit (ODB) benefits are transmitted to a central database. The ODB database is the second largest database of medications in Canada, containing records on almost half of all medications dispensed in Ontario. There is no information about the reliability of the coding on the ODB drug claims database and, therefore, the objective of this study was to estimate the reliability of coding of the Drug Identification Number, and the date, quantity and duration of the dispensation on claims sent to the ODB. METHODS: To meet this objective, approximately 100 randomly selected prescriptions dispensed from each of 50 pharmacies in southern Ontario between July 1, 1998 and December 31, 1999 were audited. For each claim, the written information on the prescription was compared with the electronic information submitted to the ODB database. Logistic regression was used to test the association between coding errors and the location, owner affiliation, and productivity of each pharmacy (defined as the annual volume of dispensations divided by the annual number of hours worked by all pharmacists and pharmacy assistants). RESULTS: Of the 183 pharmacies owners invited to participate, consent to abstract information was obtained in 50, yielding a participation rate of 27%. Of the 5155 dispensed prescriptions, 37 errors were found, yielding an overall error rate of 0.7% (95% CI 0.5% to 0.9%). None of the characteristics of pharmacies that were examined (location, owner affiliation, productivity) was associated with coding errors. CONCLUSIONS: Pharmacists almost always dispense the medication that is prescribed and this information is reliably transmitted to the ODB drug claims database. This means that any conclusions drawn by researchers using these data are not likely to be compromised by low coding reliability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».