Strategies for measuring prescription medication switching with pharmacy claims data: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This scoping review will aim to compare strategies for measuring prescription medication switching with pharmacy claims data, with a focus on psychotropic vs non-psychotropic medications. INTRODUCTION: Medication switching (ie, the replacement of one medication for another) is common and occurs due to several factors (such as adverse effects to a specific medication). In pharmacoepidemiology studies that use pharmacy claims data, it is important to identify and account for switches; however, due to data limitations and lack of a methodological standard, this can be challenging. The aim of this scoping review is to describe how studies have previously measured medication switching with pharmacy claims data in order to create a repository of common strategies and highlight areas for future research. INCLUSION CRITERIA: This review will include studies that have used pharmacy claims data to measure medication switching as their primary independent or dependent variable. Studies conducted at the individual level (ie, not ecological), published between January 1, 1980, and October 31, 2020, and investigating orally administered, non-anti-infective medications will be considered. No age, population, or context restrictions are specified as inclusion criteria. METHODS: JBI methodology and the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for scoping reviews were used for this protocol. MEDLINE (PubMed), Embase (Ovid), Central (Cochrane Library), CINAHL (EBSCO), and Google Scholar will be searched with the assistance of a health sciences research librarian. Two reviewers will independently screen titles, abstracts, and full-text articles. Strategies for measuring medication switching will be narratively described and summarized overall and by broad medication class.
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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 | 0,151 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,017 |
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 ».