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Enregistrement W1995196864 · doi:10.4103/1658-600x.142785

Cross-national comparison of levothyroxine utilization in four developed countries

2014· article· en· W1995196864 sur OpenAlexaffabout
RobertA Frank, MuhammadM Mamdani, KyleJ Wilby

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Specialties · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLevothyroxinePolitical scienceMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: While hypothyroidism is prevalent globally, there may be considerable variation in the use of therapies to treat this condition. Aims: The aim was to examine temporal trends of levothyroxine utilization in Canada, Greece, Ireland and the United States. Settings and Design: A cross-sectional, population-based time series study was conducted to assess monthly utilization rates from January 1, 2005 to September 20, 2011, in Canada, Greece, Ireland and the United States. The primary outcome measure was the monthly rate of levothyroxine utilization for each country analyzed. Materials and Methods: Levothyroxine utilization data were obtained from IMS Health Inc., and temporal trends in monthly units dispensed per 1,000 population were examined. Statistical Analysis Used: Time series analysis was used to examine temporal trends in levothyroxine utilization. Results: While levothyroxine utilization rates increased over time in all regions, considerable differences were noted between regions - 80% relative difference in average monthly utilization between the highest (Greece - 1,664 units/1,000 population) and lowest (Ireland - 925 units/1,000 population) utilization countries was observed. We observed a nearly 3.5-fold difference in utilization of moderate-to-high strength doses (100 μg+) of levothyroxine between the countries examined. Conclusions: We noted considerable regional variation in the use of levothyroxine. Further research is needed to understand the drivers of these variations in utilization rates.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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