Policy‐induced selection bias in pharmacoepidemiology: The example of coverage for Alzheimer's medications in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSES: To assess the impact of a government-sponsored reimbursement policy for cholinesterase inhibitors (ChEIs) on trends in physician visits with a diagnosis of Alzheimer's disease (AD). METHODS: Longitudinal population-based study using interrupted time series methods. British Columbia outpatient claims data for individuals aged 65 and older were used to compute monthly AD visit rates and examine the impact of the ChEI reimbursement policy on the coding of AD. We examined trends in the number of patients with AD visits, the number of AD visits per patient, and visits with "competing" diagnoses (mental, neurological, and cerebrovascular disorders and accidental falls). Finally, we described demographic and clinical features of diagnosed patients. RESULTS: We analyzed 1.9 million AD visits. Faster growth in recorded AD visits was observed after the policy was implemented, from monthly growth of 7.5 visits per 100 000 person-months before the policy (95% confidence interval [CI], 6.1-8.9) to monthly growth of 16.5 per 100 000 person-months after the policy (95% CI, 14.8-18.3). After the implementation of the policy, we observed increased growth in the number of patients with recorded AD visits and the number of AD visits per patient, as well as a shift in diagnoses away from mental diseases and accidental falls to AD (diagnosis substitution). CONCLUSIONS: British Columbia's reimbursement policy for ChEIs was associated with a significant acceleration in Alzheimer's visits. Evaluations of health services utilization and clinical outcomes following drug policy changes need to consider policy-induced influences on the reliability of the data used in the analysis.
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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 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».