Measuring compliance to capecitabine in colon cancer: A comparison of administrative data and medical records.
Notice bibliographique
Résumé
531 Background: Studies of administrative data indicate that compliance with oral anti-neoplastic agents, including capecitabine, is suboptimal. Using a population-based cohort of colon cancer, our aim was to evaluate the proportion of patients deemed non-compliant that actually had a reasonable indication for not adhering to their prescribed oral systemic therapy. Methods: Consecutive patients diagnosed with stage III colon cancer from 2008 to 2010, referred to any 1 of 5 regional cancer centers in British Columbia, Canada, and who initiated at least 1 cycle of oral adjuvant capecitabine within 12 weeks of curative resection were reviewed. Administrative data from the provincial oncology pharmacy database were analyzed to assess for non-compliance, which was defined as any prescription refill delays of >/=1 week from the end date of the preceding cycle. Electronic medical records were abstracted to examine the factors, if any, which contributed to non-compliance. We compared administrative vs. medical record data to determine the level of concordance and the appropriateness of non-compliance. Results: We included 752 patients: median age was 70 years (IQR 35-87), 56% were men, and 86% had ECOG 0/1. Administrative data showed that 413 patients were non-compliant: 230 (56%) and 183 (44%) had 1 and >/=2 late refills, respectively. In this group, a total of 2095 cycles of capecitabine were delivered among which 688 (33%) treatment delays occurred. No differences in baseline characteristics were observed between individuals who were compliant and those who were not (all p>0.05). Of the 688 prescription delays that were ascertained from administrative data, medical records demonstrated that 30 (4%) were misclassified. From the remainder, the majority were attributable to valid reasons, including: 339 (49%) toxicities necessitating time off therapy; 170 (25%) physician discretion; 40 (6%) travel requiring adjustment to treatment schedule; and 6 (1%) patient refusal. Only 103 (15%) cases were considered as true non-compliance. Conclusions: Using administrative data alone to measure oral drug compliance without corroborating with medical records may overestimate the degree of non-adherence.
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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 | 0,011 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».