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Enregistrement W2965162069 · doi:10.1002/pds.4861

Validation of drug prescription records for senior patients in Alberta's Tomorrow Project: Assessing agreement between two population‐level administrative pharmaceutical databases in Alberta, Canada

2019· article· en· W2965162069 sur OpenAlexafffundabout
Ming Ye, Jennifer E. Vena, Jeffrey Johnson, Jianyi Xu, Dean T. Eurich

Notice bibliographique

RevuePharmacoepidemiology and Drug Safety · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueData Quality and Management
Établissements canadiensAlberta Health ServicesAlberta HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Cancer Foundation
Mots-clésMedicineMedical prescriptionDatabaseMedical recordSocioeconomic statusCohortPharmacoepidemiologyPopulationFamily medicineDemographyEnvironmental healthInternal medicinePharmacologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To assess agreement between the Pharmaceutical Information Network (PIN), a newly implemented medication data repository in Alberta, Canada, and the Alberta Blue Cross (ABC) database, a long established database with medication records of all senior patients in Alberta. METHODS: PIN data (2008-2015) were cross-validated with ABC medication records for senior participants (older than 65 years old) in Alberta's Tomorrow Project (ATP), a longitudinal cohort study in Alberta. The completeness and accuracy of PIN were respectively calculated as the percentage of ABC records coexisting (concordant) in PIN and the percentage of concordant records having mutually agreeable information on drug quantity. Generalized linear models were used to examine potential association of PIN completeness and accuracy with sociodemographic factors. RESULTS: A total of 1 218 191 drug prescription records from 13 143 ATP participants were captured by PIN and ABC in 2008-2015, among which 91.6% were from PIN, 82.5% from ABC, and 74.2% coexisted in PIN and ABC. The overall completeness of PIN in capturing ABC medication records was 89.9%, with small variations (less than ±5%) across types of drugs. The completeness of PIN was improved on average by 1.3% annually over time (P < .001). PIN had 100% accuracy as defined by drug quantity data agreeable with ABC records. No significant associations were observed with age, sex, ethnicity, rural/urban areas, and socioeconomic status of the participants. CONCLUSIONS: Cross-validated with the ABC dataset, our study showed that irrespective of drug type, PIN has a fairly good completeness (approximately 90%) and accuracy (100%) in capturing the ABC claimed medications for senior patients in Alberta.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
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 enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,226
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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