P.035 Health System Utilization and Medication Use among Adults with Migraine in Alberta: An observational cohort study using Alberta administrative health data
Notice bibliographique
Résumé
Background: Migraine is costly to governments. Despite significant burden, Canada lacks population data regarding migraine prevalence, resource and medication utilization. We sought to characterize the demographics, health resource utilization, and medication use in an adult migraine cohort in Alberta. Methods: Migraine cohort: previously validated case definition of migraine (ICD 10 + dispensation of abortive and/or preventative migraine drug (04/2010-03/2016). Patients over 18 years, followed three years from index date [first dispensation of migraine medication]. Health resource utilization (HRU) assessed by emergency department (ED) visits, hospital admission and physician claims. Medication assessed province-wide dispensation database linkage. Patient demographics and Charlson Comorbidity Index (CCI) included. Results: Over 5 years: 53,333 migraine cases identified (mean age 40.5 years, 79% female). Common comorbidities: hypertension, COPD, diabetes mellitus, cancer, cerebrovascular disease. Mean CCI 0.55 (SD 1.06). Metropolitan patients: 48%, urban 34.6%, rural 17.4%. Initial migraine diagnosis: 46% by GP, 31% in ED. Rural patients present more to ED/hospital for care in 3-year follow-up (IRR 2.95 [2.83, 3.08]). Conclusions: Our migraine case definition is more specific than sensitive and underestimates Alberta’s migraine prevalence. Higher female prevalence as expected. Rurally, migraine care largely occurs in ED/hospital. Study of prevalence, HRU and medications may help inform health policy in Alberta and Canada.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».