Comparability of self-reported medication use and pharmacy claims data.
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.
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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 | 0,071 | 0,242 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».