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Enregistrement W2110694413 · doi:10.1136/bmjopen-2014-005429

Chronic condition comorbidity and multidrug therapy in general practice populations: a cross-sectional linkage study

2014· article· en· W2110694413 sur OpenAlexaff
Eyitope R Roberts, Dan Green, Umesh Kadam

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineComorbidityInternal medicineDepression (economics)Cross-sectional studyOdds ratioDiabetes mellitusCOPDMedical prescriptionPhysical therapyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The study investigated (1) the association between comorbidity and multidrug prescribing compared with the index condition, and (2) the association between vascular comorbidity and non-vascular condition key drug prescribing. DESIGN: Cross-sectional study linking anonymised computer consultations with prescription records for a 2-year time period. SETTING: 11 general practices in North Staffordshire, England. PARTICIPANTS: Study groups aged 40 years and over (N=12 875). Within six conditions, comorbid group with the other five conditions was compared with an 'alone' group without them. Additionally, how the 'vascular' (one of diabetes, cardiovascular disease and cerebrovascular disease) comorbidity influenced chronic obstructive pulmonary disease (COPD), osteoarthritis (OA) or depression drug prescribing was investigated. OUTCOME MEASURES: Based on the British National Formulary, five main drug chapters constituted a measure of drug counts, with low count as 2 or less and high multidrug count as 3 or more. Key drugs prescribed for COPD, OA and depression were derived from guidelines. RESULTS: The adjusted associations between the comorbid groups and higher multidrug count compared with their respective 'alone' group were: odds ratio (OR) 7.1 (95% CI 5.6 to 9.0) for depression, OR 5.4 (95% CI 4.6 to 6.3) for cardiovascular disease, OR 3.7 (95% CI 2.8 to 5.0) for cerebrovascular disease, OR 3.6 (95% CI 3.1 to 4.3) for OA, OR 3.5 (95% CI 3.0 to 4.2) for diabetes and OR 3.2 (95% CI 2.6 to 4.0) for COPD. In COPD, vascular comorbidity was associated with a significant reduction in key COPD drug treatments (adjusted OR 0.6 (95% CI 0.4 to 0.8). In depression, vascular comorbidity was associated with a reduction in key depression drug treatments (OR 0.6 (95% CI 0.4 to 0.7)). CONCLUSIONS: Our findings show that multidrug prescribing for different body systems is higher with comorbidity and may be associated with lower likelihood of prescribing for specific conditions. Further research is required on whether multidrug prescribing influences the outcomes of care for chronic conditions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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