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Enregistrement W2402754141

Does concordance between survey responses and administrative records differ by ethnicity for prescription medication?

2012· article· en· W2402754141 sur OpenAlexaffabout
Lawrence So, Stephen G Morgan, Hude Quan

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcordanceEthnic groupMedical prescriptionMedicineDemographyLogistic regressionOdds ratioOddsRespondentInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Self-reported prescription medication use data is often used to measure differences across ethnic groups, but its accuracy may differ across ethnic groups. OBJECTIVE: We compared ethnic groups' self-reported medication use to their administrative records for respondents with diabetes, hypertension, and asthma. METHODS: We linked the Canadian Community Health Survey to administrative prescription drug records for 17,191 respondents in British Columbia, Canada. We evaluated the concordance between self-reported medication use and prescription drug records using positive predictive value, negative predictive value, sensitivity, specificity, and kappa statistic for self-identified Whites, Chinese, South Asians, and Southeast Asians/Filipinos. The concordance was calculated using prescription drug records as the reference standard. We also estimated the odds of disagreement (either a false positive or negative) in medication use with logistic regressions for each ethnic group, and compared them using the Blinder-Oaxaca method. RESULTS: We found that Chinese had the worst positive predictive value for asthma medication use at 0.41, while South Asians had the worst sensitivity for hypertension medication use at 0.60. The difference in reporting an error between ethnic groups was likely explained by differences in respondent characteristics. Particularly, if White respondents had the same characteristics as South Asians, then White respondents would have had 1.031 (95% CI: 1.020-1.041) higher odds of disagreement for hypertension medication use than with their own characteristics. CONCLUSION: Self-reported medication use may be a valid measure of ethnic groups' medication use if ethnic differences in characteristics, like household income are held constant. However, an important determinant of validity for all ethnic groups is whether medications are used routinely, or for a specific episode.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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