Trends in acid suppressant drug prescriptions in primary care in the UK: a population-based cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine proton pump inhibitor (PPI) and histamine-2 receptor antagonist (H2RA) prescribing patterns over a 29-year period by quantifying annual prevalence and prescribing intensity over time. DESIGN: Population-based cross-sectional study. SETTING: More than 700 general practices contributing data to the UK Clinical Practice Research Datalink (CPRD). PARTICIPANTS: Within a cohort of 14 242 329 patients registered in the CPRD, 3 027 383 patients were prescribed at least one PPI or H2RA from 1 January 1990 to 31 December 2018. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Annual prescription rates were estimated by dividing the number of patients prescribed a PPI or H2RA by the total CPRD population. Change in prescribing intensity (number of prescriptions per year divided by person-years of follow-up) was calculated using negative binomial regression. RESULTS: From 1990 to 2018, 21.3% of the CPRD population was exposed to at least one acid suppressant drug. During that period, PPI prevalence increased from 0.2% to 14.2%, while H2RA prevalence remained low (range: 1.2%-3.4%). Yearly prescribing intensity to PPIs increased during the first 15 years of the study period but remained relatively constant for the remainder of the study period. In contrast, yearly prescribing intensity of H2RAs decreased from 1990 to 2009 but has begun to slightly increase over the past 5 years. CONCLUSIONS: While PPI prevalence has been increasing over time, its prescribing intensity has recently plateaued. Notwithstanding their efficacy, PPIs are associated with a number of adverse effects not attributed to H2RAs, whose prescribing intensity has begun to increase. Thus, H2RAs remain a valuable treatment option for individuals with gastric conditions.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».