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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».