Channelling of COX‐2 inhibitors to patients at higher gastrointestinal risk but not at lower cardiovascular risk: the Cox2 inhibitors and tNSAIDs description of users (CADEUS) study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe the characteristics of users of cyclo-oxygenase (COX)-2 inhibitors and traditional nonselective non-steroidal anti-inflammatory drugs (tNSAIDs) in France. METHODS: Between 1 August 2003 and 31 July 2004, patients who received at least one dispensing of celecoxib, rofecoxib or tNSAIDs were randomly sampled with a 1:1:2 target ratio within the French National Healthcare Insurance database. Patients and prescribers were asked to fill a questionnaire on socio-demographic characteristics, NSAID indication and use and previous medical history. For each respondent, healthcare resources used in the 6 months before inclusion were extracted from the database. Multivariate logistic regression was used to study the determinants of a first COX-2 inhibitor dispensing. RESULTS: Of the 45 217 patients included, 13 065 COX-2 inhibitors and 13 553 tNSAID users had prescriber data. Ninety seven per cent of COX-2 inhibitor prescriptions were for 'rheumatological' indications, whereas 37% of tNSAIDs use was for benign diseases (n = 2643) or analgesia (n = 2318). Among patients with rheumatological indications (n = 4730) and a first COX-2 inhibitor (n = 2427) or tNSAID (n = 2303) dispensing, multivariate analysis of factors associated with COX-2 inhibitors dispensing showed that, compared to new tNSAID users, new COX-2 inhibitor users were older, more often female, on sick leave or unemployed. COX-2 use was also associated with previous gastrointestinal history and previous gastroprotective agent dispensing, but not with previous cardiovascular (CV) history. CONCLUSION: The choice of NSAID depended largely on indication and on previous gastrointestinal history, in line with the recommendations of the French health authorities. Possible knowledge of CV risk associated with COX-2 inhibitors did not influence prescribing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».