Access to linked administrative healthcare utilization data for pharmacoepidemiology and pharmacoeconomics research in Canada: anti‐viral drugs as an example
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Administrative healthcare utilization data from Canadian provinces have been used for pharmacoepidemiology and pharmacoeconomics research, but limited transparency exists about opportunities for data access, who can access them, and processes to obtain data. An attempt was made to obtain data from all 10 provinces to evaluate access and its complexity. METHODS: An initial enquiry about the process and requirements to obtain data on individual, anonymized patients dispensed any of four anti-viral drugs in the ambulatory setting, linked with data from hospital and physician service claims, was sent to each province. Where a response was encouraging, a technical description of the data of interest was submitted. RESULTS: Data were unavailable from the provinces of New Brunswick, Newfoundland and Labrador, and Prince Edward Island, and inaccessible from British Columbia, Manitoba and Ontario due to policies that prohibit collaborative work with pharmaceutical industry researchers. In Nova Scotia, patient-level data were available but only on site. Data were accessible in Alberta, Quebec and Saskatchewan, although variation exists in the currency of the data, time to obtain data, approval requirements and insurance coverage eligibility. CONCLUSIONS: As Canada moves towards a life-cycle management approach to drug regulation, more post-marketing studies will be required, potentially using administrative data. Linked patient-level drug and healthcare data are presently accessible to pharmaceutical industry researchers in four provinces, although only logistically realistic in three and limited to seniors and low-income individuals in two. Collaborative endeavours to improve access to provincial data and to create other data resources should be encouraged.
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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».