Drug, Patient, and Physician Characteristics Associated With Off-label Prescribing in Primary Care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Off-label prescribing may lead to adverse drug events. Little is known about its prevalence and determinants resulting from challenges in documenting treatment indication. METHODS: We used the Medical Office of the XXI Century electronic health record network in Quebec, Canada, where documentation of treatment indication is mandatory. One hundred thirteen primary care physicians wrote 253 347 electronic prescriptions for 50 823 patients from January 2005 through December 2009. Each drug indication was classified as on-label or off-label according to the Health Canada drug database. We identified off-label uses lacking strong scientific evidence. Alternating logistic regression was used to estimate the association between off-label use and drug, patient, and physician characteristics. RESULTS: The prevalence of off-label use was 11.0%; of the off-label prescriptions, 79.0% lacked strong scientific evidence. Off-label use was highest for central nervous system drugs (26.3%), including anticonvulsants (66.6%), antipsychotics (43.8%), and antidepressants (33.4%). Drugs with 3 or 4 approved indications were associated with less off-label use compared with drugs with 1 or 2 approved indications (6.7% vs 15.7%; adjusted odds ratio [AOR], 0.44; 95% CI, 0.41-0.48). Drugs approved after 1995 were prescribed off-label less often than were drugs approved before 1981 (8.0% vs 17.0%; AOR, 0.46; 95% CI, 0.42-0.50). Patients with a Charlson Comorbidity Index of 1 or higher had lower off-label use than did patients with an index of 0 (9.6% vs 11.7%; AOR, 0.94; 95% CI, 0.91-0.97). Physicians with evidence-based orientation were less likely to prescribe off-label (AOR, 0.93; 95% CI, 0.88-0.99), a 7% reduction per 5 points in the evidence section of the Evidence-Practicality-Conformity Scale. CONCLUSIONS: Off-label prescribing is common and varies by drug, patient, and physician characteristics. Electronic prescribing should document treatment indication to monitor off-label use.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 découle