<p>Trends in Glaucoma Filtration Procedures: A Retrospective Administrative Health Records Analysis Over a 13-Year Period in Canada</p>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Glaucoma surgical management has evolved significantly with the introduction of minimally invasive glaucoma surgery. Our aim was to evaluate trends in Canadian glaucoma surgery billing code usage as a surrogate index of the current impact of this new technology in Canada's publicly funded health-care system. METHODS: Retrospective administrative health records analysis of all patients who underwent a publicly funded glaucoma filtration procedure from January 2003 to December 2016 in the 6 largest Canadian provinces. The frequency of glaucoma-related procedures was adjusted against primary open-angle glaucoma prevalence data. Frequency of all glaucoma filtration procedures with and without implantation of a drainage device in each province per year is reported. RESULTS: Nationwide, glaucoma filtration procedures per 1000 primary open-angle glaucoma patients per year remained constant, with increased drainage device implantation over time (P<0.0001). Ontario and Nova Scotia mirrored the overall population. British Columbia and Saskatchewan showed increased rates of glaucoma filtration surgery, with increased drainage device implantations. In Quebec, overall filtration surgery decreased, while the rate of device implantation increased (p<0.0001). Alberta showed a decline in filtration surgery and device implantations from 2003 to 2008, and then increased thereafter. CONCLUSION: Over the study period, there was a distinct trend towards billing code usage for implanted devices. Challenges encountered during this investigation highlight the need for identifiers in provincial health databases to accommodate the introduction of novel technologies. The absence of specific billing codes for newer technologies prevents accurate analyses of impact, utilization, efficacy and cost implications in contemporary patient management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».