Reporting and variability of constructing medication treatment episodes in pharmacoepidemiology studies: A methodologic systematic review using the case study of <scp>DPP</scp>‐4 inhibitors and cardiovascular outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In pharmacoepidemiologic studies, estimating medication adherence, persistence, and exposure patterns is critical. Constructing medication treatment episodes from prescription claims data involves assumptions related to grace period, carry-over, and lag effect, but there are no guidelines for these assumptions. We evaluated reporting and variability of these parameters in pharmacoepidemiology studies, using a case study of antihyperglycemic medications and major adverse cardiovascular events (MACE). METHODS: We conducted a systemic review using MEDLINE and EMBASE for studies published prior to January 2, 2020 comparing the risk of MACE between dipeptidyl peptidase 4 (DPP-4) inhibitors and active comparators. We extracted study characteristics and results, including grace period, carry-over, and lag effect. Risk of bias was assessed by the Newcastle-Ottawa scale, and assessments for prevalent user, immortal time, time lag, and time window biases. RESULTS: A total of 14/1850 studies identified were included. Grace period was not reported in 5 (35.7%) studies and ranged from 0 days to 180 days when reported. Carry-over was not reported in 10 studies (71.4%). Lag effect was not reported in nine (71.4%) studies and ranged from 0 days to 180 days when reported. No studies conducted sensitivity analyses examining the effects of these assumptions on study findings. Predominant biases were inadequate follow-up time, comparability of cohorts, prevalent use, and lag time bias. CONCLUSIONS: Use of grace period, carry-over, and lag effect were poorly reported and highly variable. Future pharmacoepidemiology studies should improve reporting, justify ranges for these parameters, and conduct sensitivity analyses to evaluate effects of these assumptions.
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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 | 0,043 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».