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Enregistrement W2734457955 · doi:10.22374/1710-6222.24.2.4

Comparison of Drug Benefits Provided by Veterans Affairs Canada and the Canadian Forces Health Services Group

2017· article· en· W2734457955 sur OpenAlexaffvenueabout
Matthew Chow, Charles J Wicks, Janice Ma, Sylvain Grenier

Notice bibliographique

RevueJournal of Population Therapeutics and Clinical Pharmacology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of OttawaCanadian Armed ForcesUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormularyVeterans AffairsMedicineDrugPublic healthFamily medicineMedical emergencyPharmacologyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Drug benefits are provided at public expense to all actively serving Canadian Armed Forces (CAF) personnel, with ongoing drug coverage offered by Veterans Affairs Canada (VAC) for selected conditions following termination of employment. Differences in drug coverage between these programs could introduce risks for treatment disruption. OBJECTIVES: Work was undertaken to establish a process that would allow systematic comparison of the entire VAC and CAF formularies, and to identify and explain discordant listings in 14 therapeutic categories that pose risk of adverse outcomes with sudden treatment interruption. METHODS: Lists of medications were created for each program, including regular benefit and restricted use drugs, using files obtained from the claims processor in January 2015. Products were coded using the Anatomic-Therapeutic-Chemical (ATC) system. Degree of alignment within therapeutic categories was assessed based on the percentage of fifth-level ATCs that were covered in common. Discordantly listed drugs in 14 categories of concern were reviewed to identify similarities in product characteristics. RESULTS: A total of 1124 medications were identified in 80 therapeutic categories. Coverage of medications was identical in 11 categories, and overall, almost three-quarters of identified drugs (73.4%, n = 825) were covered in common by both plans. Many discordant listings reflected known differences in the programs' operating procedures. A number of discrepancies were also identified in newer therapeutic categories. CONCLUSIONS: There is significant overlap in the medications covered by the CAF and VAC drug benefit programs. Application of the ATC coding system allowed for discrepancies to be readily identified across the entire formulary, and in specific therapeutic categories of concern.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,011
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,364 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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