Comparability of self-reported medication use and pharmacy claims data.
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: Many studies of medicine use rely on self-reports. Based on pharmacy claims data, this analysis tests whether such self-reports constitute a valid and reliable data source. DATA AND METHODS: Linked data from the Canadian Community Health Survey and the Ontario Drug Benefit Program were used to estimate the agreement, based on kappa statistics, between seniors' self-reported medication use and the claims data. Health, demographic and socio-economic factors associated with the likelihood of agreement were modeled with logistic regression. RESULTS: The prevalence of antihypertensive medication use among Ontario residents aged 65 or older was about 40% in 2001, based on both self-report and pharmacy claims, and in 2005, it was 52% for self-report and 49% based on claims data. The prevalence of oral diabetes medication use was comparable between the two data sources. Overall agreement between self-reported and claims data was "good" to "very good" for oral diabetes medications (kappa = 0.79 in 2001; 0.87 in 2005), but "moderate" for antihypertensive medications (kappa = 0.46 in 2001; 0.55 in 2005). Agreement improved somewhat from 2001 to 2005, with implementation of a more targeted survey question. INTERPRETATION: Self-reports appear to be an accurate data source for measuring medication use; however, for antihypertensive medications, self-reports by the oldest and sickest subpopulations should be used cautiously.
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.
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 | 0,008 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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)
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 découle