Health system costs of potentially inappropriate prescribing in Ontario, Canada: a protocol for a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Adverse drug events (ADEs) are common in older persons and contribute significantly to emergency department visits, hospitalisations and mortality. ADEs are often due to potentially inappropriate prescriptions (PIP) or potentially inappropriate omissions (PIO), and are avoidable if inappropriate prescriptions or omissions are identified and prevented. Identifying PIP/PIO at the population level through the application of PIP/PIO assessment tools to health administrative data can provide a unique opportunity to assess the economic burden of PIP/PIO on the healthcare system beyond medication costs which is yet to be done. The objective of this study is to assess the economic burden associated with PIP/PIO and to estimate the incremental costs associated with distinct PIP/PIO in the province of Ontario. METHODS AND ANALYSIS: We will conduct a retrospective cohort study using Ontario's health administrative databases. Eligible patients aged 66 years and older who were prescribed at least one medication between 1 April 2003 and 31 March 2014 (approximately 2.4 million patients) will be included. Population attributable fraction methodology will be used to assess the overall burden of PIP in Ontario, while regression analyses will be used to estimate the incremental costs of having specific PIP criteria and aid in prioritising targets for intervention. ETHICS AND DISSEMINATION: This study was approved by the Institutional Review Board at Sunnybrook Health Sciences Centre, Toronto, Canada. Dissemination will occur via publication, presentation at national and international conferences, and knowledge exchange with various stakeholders.
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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 | 0,019 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,002 |
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 ».