Agreement between patients' self‐report and physicians' prescriptions on nonsteroidal anti‐inflammatory drugs and other drugs used in musculoskeletal disorders: the international Pharmacoepidemiologic General Research eXtension database.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The use of prescription records for the assessment of exposure to nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) does not capture over-the-counter drug use. This study compared patients' self-reported use to physician's prescriptions for NSAIDs and other drugs used to treat musculoskeletal disorders (MSDs). METHODS: The international Pharmacoepidemiologic General Research eXtension database includes a network of general practitioners recruiting patients without reference to diagnoses or prescriptions. Data on all drug use across France within the 2 years preceding the date of inclusion (index date) were obtained from both patients' self-reports (PSRs) and physicians' prescription reports (PPRs). Patients' reports were obtained using a structured telephone interview combined with an interview guide containing a list of drugs commonly used. Comparisons were made on exposure to four categories of MSD drugs and three time windows up to 24 months before the index date. RESULTS: Agreement between physician and patient reports was assessed on 4152 patient-physician pairs. Bias- and prevalence-adjusted kappa values showed fair agreement for nonaspirin NSAIDs, moderate to fair for nonnarcotic analgesics, high for osteoarthritis and moderate to substantial for muscle relaxants. Over-the-counter drug use was associated with greater disagreement (OR = 2.21, 95%CI = 1.05-1.38). Age was not associated with disagreement. CONCLUSION: Differences between PSR and PPR in estimating the prevalence of MSD drug use varied by the type of drug and the elapsed time from the index date. The patient-assisted interview method used in this study showed better agreement with PPR compared with standard interviews, especially for long time windows and patients older than 65 years. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».