MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387582179 · doi:10.1016/j.jpain.2023.09.010

The Medication Quantification Scale 4.0: An Updated Index Based on Prescribers' Perceptions of the Risk Associated With Chronic Pain Medications

2023· article· en· W4387582179 sur OpenAlexafffundabout
Gwenaëlle De Clifford‐Faugère, Hermine Lore Nguena Nguefack, Marimée Godbout-Parent, Mamadou Aliou Diallo, Line Guénette, M. Gabrielle Pagé, Manon Choinière, R. Norman Harden, Sylvie Beaudoın, Aline Boulanger, Anne-Marie Pinard, David Lussier, Philippe De Grandpré, Simon Deslauriers, Anaïs Lacasse

Notice bibliographique

RevueJournal of Pain · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxHôpital Rivière-des-PrairiesCentre hospitalier universitaire de QuébecCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanUniversité LavalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalCentre hospitalier de l'Université LavalUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPfizer CanadaFonds de Recherche du Québec - SantéRéseau québécois de recherche sur la douleurUniversité de MontréalRéseau Québécois de Recherche sur les MédicamentsFondation de l’Université du Québec en Abitibi-TémiscamingueFondation de l’Université LavalPfizerInternational Business Machines Corporation
Mots-clésMedicinePolypharmacyContext (archaeology)Scale (ratio)Medical prescriptionFamily medicineIntensive care medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To quantify risks associated with drug utilization in the real world for the treatment of chronic pain (CP), an index called the Medication Quantification Scale (MQS) was developed in 1992 in the United States and last updated in 2003. This study aimed to update, adapt to the contemporary Canadian context, and validate a revised version of the MQS (the MQS-4.0). Step 1: An expert committee adapted the MQS to the Canadian clinical practice context. Step 2: An update of risk weights given to medication subclasses was achieved using a prescriber survey (weights were derived from median 0-10 scores given to each subclass). Step 3: Construct validity of the MQS-4.0 was assessed after applying risk weights to the medication use profile of persons living with CP covered by public drug insurance plan. Thirty-six medication subclasses were included in the MQS-4.0. A total of 207 prescribers (physicians, pharmacists, and nurse practitioners) participated in the perception survey; 10.63% identified as pain specialists. When risk weights were applied to prescription claims (n = 9,122), the MQS-4.0 score was associated (P < .05) with the MQS-III score and variables associated with polypharmacy (eg, Charlson Comorbidity Index, number of prescribers or health care visits). This study provides an updated index intended for adult populations based on prescribers' perceptions of the risk associated with CP medications that can be useful for clinical practice and research among persons living with CP in Canada. It will, however, be relevant to verify whether similar risk weights are obtained in future pain specialist surveys. PERSPECTIVE: The MQS-4.0 is an update of the MQS used for quantifying the risk associated with the use of analgesics/coanalgesics. Adequate psychometrics properties were found.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of PainMême sujetPharmaceutical Practices and Patient OutcomesTravaux en français237 207