Assessing accuracy of an electronic provincial medication repository
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Jurisdictional drug information systems are being implemented in many regions around the world. British Columbia, Canada has had a provincial medication dispensing record, PharmaNet, system since 1995. Little is known about how accurately PharmaNet reflects actual medication usage. METHODS: This prospective, multi-centre study compared pharmacist collected Best Possible Medication Histories (BPMH) to PharmaNet profiles to assess accuracy of the PharmaNet profiles for patients receiving a BPMH as part of clinical care. A review panel examined the anonymized BPMHs and discrepancies to estimate clinical significance of discrepancies. RESULTS: 16% of medication profiles were accurate, with 48% of the discrepant profiles considered potentially clinically significant by the clinical review panel. Cardiac medications tended to be more accurate (e.g. ramipril was accurate >90% of the time), while insulin, warfarin, salbutamol and pain relief medications were often inaccurate (80-85% of the time). 1215 sequential BPMHs were collected and reviewed for this study. CONCLUSIONS: The PharmaNet medication repository has a low accuracy and should be used in conjunction with other sources for medication histories for clinical or research purposes. This finding is consistent with other, smaller medication repository accuracy studies in other jurisdictions. Our study highlights specific medications that tend to be lower in accuracy.
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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 | 0,041 | 0,253 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».