PRESCRIBING PRACTICES IN CHILDHOOD EPILEPSY: USE OF A POPULATION HEALTH CARE DRUG DATABASE
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Population based drug databases provide a cost effective means to study current prescribing patterns and changing trends in antiepileptic drug (AED) utilization. We describe the prescribing practices of physicians in Manitoba treating children with epilepsy in the first 6 years of life using a population drug database. Methods: A 1995 birth cohort was assembled for the province of Manitoba, Canada, from health care database records for a complete population in the setting of universal health care insurance, and linked with the prescription drug database. Children with actively treated epilepsy, as defined by the presence of an ICD-9 diagnosis code (345, 780,779) from a hospitalization, physician visit, with a concurrent prescription of an AED followed by subsequent usage of AED refills within twelve months, were identified over a 7 year period (1995–2001). Results: The prevalence of actively treated epilepsy in Manitoba children was 6.25/1000 with a mean age of diagnosis of 2.75 years (SD 1.89). The most commonly prescribed AEDs included: Phenobarbital (35.3%), Carbamazepine (25.6%) and Valproic Acid (18%). Newer anticonvulsants were prescribed less frequently. Only 22% of all prescriptions for AEDs were prescribed by a neurologist. A total of 6.1 AED prescriptions/epilepsy person years were prescribed. Continuous AED use was seen in 37% of all children. The total cost of AED drugs over the study period was $152/person/epilepsy person year. Conclusion: This is the first study to use a population-based approach to describe AED prescribing practices in Canadian children. The longitudinal pattern of AED selection and changes made during course of treatment were explored. Access to AEDs is influenced by location and regional disparities in level of health care expertise available.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».