Concordance between discharge prescriptions and insurance claims in post‐myocardial infarction patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the degree of concordance between the information (drug quantity, days' supply, and daily dose) recorded on hospital discharge prescriptions and what appears in a public drug insurance electronic claims database. METHODS: A retrospective chart audit of hospital discharge prescriptions with linkage to a prescription claims database was conducted. Three hundred and forty-five post-myocardial infarction patients discharged from an Ontario university-affiliated teaching hospital were included. The percentage of linkable records with perfect agreement between the written prescription and the insurance claim was our measure of concordance. RESULTS: Seventy-seven per cent and 82% of discharge prescriptions were filled within 7 days, and 120 days post-discharge, respectively. Of those dispensed and that contained adequate information, concordance was perfect for days' supply, quantity, and daily dose for 70.7% (95%CI 67.9-73.4%), 65.9% (95%CI 63.2-68.7%), and 75.9% (95%CI 73.2-78.6%) of prescriptions, respectively. For cardiac drugs, which comprised the majority of filled prescriptions, concordance was greater for daily dose and days' supply than for quantity (75.7% [95%CI 72.7-78.6%] and 75.5% [95%CI 72.6-78.4%] vs. 65.3% [95%CI 62.3-68.4%]). Concordance varied by medication type. CONCLUSION: Most hospital discharge prescriptions were filled within 1 week. Among the data elements studied, concordance between written prescriptions and insurance claims was greatest for daily dose. Concordance was greater for scheduled cardiac medications than for other medications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».