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Enregistrement W2096736524 · doi:10.1136/jech-2013-202386.7

AGREEMENT BETWEEN CLINICAL AND ADMINISTRATIVE HEALTH DATABASES FOR MEDICATION USE IN SASKATCHEWAN'S LONG-TERM CARE RESIDENTS

2013· article· en· W2096736524 sur OpenAlexaffabout
Lin Yan, Lisa M. Lix, Verena Schneider‐Lindner, Gary Teare, David Blackburn, Nianping Hu, Yvonne Shevchuk

Notice bibliographique

RevueJournal of Epidemiology & Community Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensSaskatchewan Health Quality CouncilUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical prescriptionMinimum Data SetDatabaseCohortHealth careLong-term careRetrospective cohort studyMedicaidResidencePrescription drugCohort studyFamily medicineEmergency medicinePsychiatryDemographyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The Resident Assessment Instrument Minimum Data Set (RAI-MDS) is a clinical tool intended to provide comparable and consistent information about the functional status and care needs of residents of long-term facilities (LTCFs). The RAI-MDS has been used in numerous studies about quality of care, including studies about the use of medications associated with potentially adverse health outcomes. However, the accuracy of many of the RAI-MDS data elements is unknown. Objectives This study examined the accuracy of RAI-MDS data on antipsychotic medication use. The study objectives were to: (1) assess agreement between the RAI-MDS and provincial prescription drug administrative data and (2) identify patient and facility characteristics associated with disagreement between these data sources. Methods This study adopted a retrospective cohort design. The observation period was fiscal years 2004/2005–2010/2011 (ie, 1 April 2004–31 March 2011). The study cohort consisted of all individuals who resided in one of Saskatchewan's 168 LTCFs and had continuous health insurance for at least one fiscal year during the observation period. Data sources included the RAI-MDS, provincial prescription drug, and person registry databases. The RAI-MDS collects data on initial admission to a LTCF, at regular intervals throughout the residence period, and at the time of major changes in health status. Information on antipsychotic medications is collected at each assessment based on the previous seven-day period. The prescription drug database collects information on all prescription drugs for provincial residents eligible for drug benefits; antipsychotic drugs are identified using the American Hospital Formulary System of drug classification. The person registry database contains demographic and health insurance coverage information. All databases can be linked via a unique personal health identifier. For each observation year, the number of LTCF residents for whom antipsychotic drug use was reported on at least one day in the RAI-MDS assessments and who had at least one dispensation for an antipsychotic drug in the prescription drug database was identified. Cohen's κ was used to estimate agreement between the clinical and administrative data. Multivariate logistic regression analyses were used to identify patient and facility characteristics associated with disagreement. Results The study population consisted of 15 007 LTCF residents. The average age was 80.6 years and 67.5% of residents were women. In 2010/2011, 42.1% of residents had received antipsychotic medications according to the MDS-RAI data; this percentage was similar for all study years. A similar percentage of residents had received antipsychotic medications according to the prescription drug database. Over the entire observation period, κ=0.80 (95% CI 0.78 to 0.81). κ Statistics were slightly higher in older than in younger residents. Estimates of agreement showed little variation across study years, and ranged from 0.77 to 0.82. Sex, age and non-licensed facility residence was associated with disagreement. Conclusions This comparison of MDS-RAI clinical data and prescription drug administrative data suggests that the MDS-RAI may provide accurate information about antipsychotic medication use in LTCF residents. MDS-RAI data can be used to develop quality indicators for LTCFs and to monitor trends and variation in prescribing practices.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
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 enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,454
Tête enseignante GPT0,592
Écart entre enseignants0,138 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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