Agreement in the CARTaGENE cohort between self-reported medication use and claim data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the agreement of self-reported medication use with claim prescription records and to ascertain factors associated with agreement between the two data sources. METHODS: Baseline data on self-reported medication use was extracted from CARTaGENE, a cohort study in Quebec, Canada, and from the provincial health insurance records (dispensation database) of the same individuals. Kappa statistics were used to estimate concordance beyond chance between the two data sources. Logistic regression models were adjusted to estimate the association between agreement and selected individual's characteristics (sex, age, education, region, income, utilization of health care system, and comorbidities). RESULTS: Agreement between self-reported medication use and administrative data varied considerably across medication classes (kappa 0.54 for respiratory system and 0.91 for systemic hormonal preparations). Overall, agreement improved when a fixed time window of 90 days was used for exposure measurement. Sex, education level, frequency of health care use and the number of reported medications were associated with agreement. DISCUSSION: Overall, there was a reasonable agreement between the two data sources, but important variations were found for the different drug classes. These results could be used by researchers to more accurately assess drug exposures using real-world data, which are increasingly important to regulators.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle