Osteoporosis prescribing trends in primary care: a population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoporosis is a highly prevalent and costly disease associated with aging. Previous studies have indicated low intervention rates in primary care; however, there is little research investigating the prescribing patterns of osteoporosis medications by primary-care physicians. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study to examine trends in osteoporosis medication utilization in primary care between 1 January 2000 and 31 December 2009 in Ontario, Canada. All Ontario residents aged 65 years or older and eligible for public health coverage were included in the analysis (∼1.46 million residents in 2000, ∼1.75 million residents in 2009). RESULTS: Analysis of 10-year data indicates a trend toward higher utilization of osteoporosis medications among elderly primary-care patients. In 2000, 100 038 unique patients were prescribed an osteoporosis medication by a family physician; by 2009, this number increased to 301 679. Age-group analyses suggest an inverted U-shaped pattern, whereby utilization rates increase with advancing age and then decline for the oldest age groups. Utilization rates were the lowest for the 100+ age group. CONCLUSIONS: This study indicates increased utilization of osteoporosis-related medications among elderly primary-care patients over a recent 10-year time period. It is unclear whether the observed increase in utilization is due to higher rates of osteoporosis. Further research is needed to determine the appropriateness of this higher utilization.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».