MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2937652115 · doi:10.1371/journal.pone.0214718

Drug trends among non-institutionalized Canadians and the impact of data collection changes in the Canadian Health Measures Survey 2007 to 2015

2019· article· en· W2937652115 sur OpenAlexafffundabout
Yi‐Sheng Chao, Chao-Jung Wu, Hsing‐Chien Wu, Wei‐Chih Chen

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedical prescriptionMedicineDrugData collectionPharmacologyEnvironmental healthFamily medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a global trend of increasing use in prescription and over-the-counter (OTC) drugs. This hasn't been verified in Canada. In addition, there are changes made to the collection method of medication information after the Canadian Health Measures Survey (CHMS) cycle 2. This study aims to review the potential impact of the changes in medication data collection and the trends in medication use if data quality remains similar throughout the CHMS cycles 1 to 4. This is fundamental for the analysis of this biomonitoring database. METHODS: The CHMS cycle 1 to 4 medication and household data were used to study the trends of medication use between 2007 and 2015. The use of prescription or OTC drugs was grouped based on the first levels of the Anatomical Therapeutic Chemical (ATC) Classification system. The total numbers of medications were asked in all cycles. However, only a maximum of 15 and 5 drugs could be respectively reported for existing and new prescription or OTC drugs in cycles 1 and 2. There were no restrictions on drug reporting after cycle 2. The trends of medication use were described as ratios, compared to cycle 1. RESULTS: The total numbers of the types of medication ever identified decreased from 739 to 603 between cycles 1 and 4. The proportions of using any drugs were from 0.90 to 0.88 between cycles 1 and 4 (ratio = 1.08 in cycle 4, 95% CI = 0.89 to 1.26). The numbers of drugs in use were from 3.9 to 3.8 (ratio = 1.05 in cycle 4, 95% CI = 0.86 to 1.24). The proportions of prescription drug use were from 0.53 to 0.55 (ratio = 1.13 in cycle 4, 95% CI = 0.89 to 1.37), while the numbers of prescription were from 1.51 to 1.68 (ratio = 1.20 in cycle 4, 95% CI = 0.92 to 1.48). The use of diabetes and thyroid medication had trends similar to the respective disease prevalence. The use and the numbers of drugs for blood and blood forming organs significantly increased between cycles 1 and 4 (ratio = 1.56 in cycle 4, 95% CI = 1.03 to 2.10). CONCLUSIONS: There is an increasing trend in the use of blood and blood forming agents through cycles 2 to 4 and cardiovascular drugs in cycle 3. For diabetes and thyroid medication, the proportions of medication use increase proportionally with disease prevalence. The changes in the medication information collection method may not have important impact on the reporting of the use of prescription or OTC drugs.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,015
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetMedication Adherence and ComplianceTravaux en français237 207