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Enregistrement W2806289570 · doi:10.1002/pds.4570

Methodological challenges in assessment of current use of warfarin among patients with atrial fibrillation using dispensation data from administrative health care databases

2018· article· en· W2806289570 sur OpenAlexafffundabout
Liliya Sinyavskaya, Alexis Matteau, Sarasa M.A. Johnson, Madéleine Durand

Notice bibliographique

RevuePharmacoepidemiology and Drug Safety · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineWarfarinRivaroxabanDabigatranApixabanAtrial fibrillationEmergency medicinePharmacistRetrospective cohort studyCohortIntensive care medicineInternal medicinePharmacyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Algorithms to define current exposure to warfarin using administrative data may be imprecise. Study objectives were to characterize dispensation patterns, to measure gaps between expected and observed refill dates for warfarin and direct oral anticoagulants (DOACs). METHODS: Retrospective cohort study using administrative health care databases of the Régie de l'assurance-maladie du Québec. We identified every dispensation of warfarin, dabigatran, rivaroxaban, or apixaban for patients with AF initiating oral anticoagulants between 2010 and 2015. For each dispensation, we extracted date and duration. Refill gaps were calculated as difference between expected and observed dates of successive dispensation. Refill gaps were summarized using descriptive statistics. To account for repeated observations nested within patients and to assess the components of variance of refill gaps, we used unconditional multilevel linear models. RESULTS: We identified 61 516 new users. Majority were prescribed warfarin (60.3%), followed by rivaroxaban (16.4%), dabigatran (14.5%), apixaban (8.8%). Most frequent recorded duration of dispensation was 7 days, suggesting use of pharmacist-prepared weekly pillboxes. The average refill gap from multilevel model was higher for warfarin (9.28 days, 95%CI:8.97-9.59) compared with DOACs (apixaban 3.08 days, 95%CI: 2.96-3.20, dabigatran 3.70, 95%CI: 3.56-3.84, rivaroxaban 3.15, 95%CI: 3.03-3.27). The variance of refill gaps was greater among warfarin users than among DOAC users. CONCLUSIONS: Greater refill gaps for warfarin may reflect inadequate capture of the period covered by the number of dispensed pills recorded in administrative data. A time-dependent definition of exposure using dispensation data would lead to greater misclassification of warfarin than DOACs use.

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)0,292
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,600
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2920,600
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0070,015
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,728
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,160 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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