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Enregistrement W2965162711 · doi:10.1111/ijpp.12565

A population-based study of prescribing trends in a potentially vulnerable paediatric population from 1999 to 2012

2019· article· en· W2965162711 sur OpenAlexafffundabout
Kim Sears, Sherri Elms, Marlo Whitehead, Joan Tranmer, Dana Edge, Elizabeth G. VanDenKerkhof

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pharmacy Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's UniversityOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative SciencesHealth Research Board
Mots-clésMedicineFormularyMedical prescriptionFamily medicinePopulationPharmacyPublic healthDescriptive statisticsPediatricsEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: There is a limited understanding of paediatric medication prescribing trends and patterns, thus poorly positioning decision-makers to identify quality and safety concerns related to medication use. The objective of this study was to determine overall medication prescribing trends and patterns among children receiving Ontario Drug Benefits over a thirteen-year period in the province of Ontario, Canada. METHODS: Administrative health databases housed within the Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES), Ontario, Canada, were used to identify outpatient prescriptions dispensed from 1999 to 2012 through a publicly funded programme to children ≤18 years of age. Medications were classified according to the American Hospital Formulary Service Pharmacologic-Therapeutic Classification system. Descriptive statistics were used to summarize prescribing patterns. KEY FINDINGS: This study identified 457 037 children who were dispensed a new prescription between 1999 and 2012. About 56% received their first prescription before 6.5 years of age, and 85% of the children in this study were from families who received social assistance. The most commonly prescribed drugs were antiinfectives (56.1%). Prescriptions for several central nervous system agents, including antipsychotics and agents for attention-deficit/hyperactivity disorder, increased across the study period. Changes in prescribing patterns within opioids, hormones and autonomic agents were noted. The results suggest that historically, prescribing trends have shifted with public policy, pharmaceutical marketing and diagnostic patterns, thus identifying them as a possible tool to measure the impact of policydriven practice changes. Anti-infective prescribing increased markedly with the global H1N1 pandemic. Pharmaceutical marketing, formulary decisions and diagnostic trends may affect the prescribing of ADHD medications globally. The prescribing of codeine-containing products and medroxyprogesterone appeared to fluctuate in response to important publications in the medical literature, and the use of epinephrine syringes increased after public policy changes in the province of Ontario. The steady rise in the use of medications whose long-term effects in children are unknown, such as antipsychotics and proton pump inhibitors, identifies areas in need of future research. CONCLUSIONS: This study presents the first overview of Canadian prescribing trends for children, the majority of which are of low socioeconomic status and represent a potentially vulnerable population. Our analysis suggests that future research is required to determine whether prescribing trends could be used as indicators of policy effectiveness, pharmacovigilance and diagnostic trends.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,366 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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