Migraine Treatment and Healthcare Resource Utilization in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Migraine poses a significant burden worldwide; however, there is limited evidence as to the burden in Canada. This study examined the treatment patterns, healthcare resource use (HRU), and costs among newly diagnosed or recurrent patients with migraine in Alberta, Canada, from the time of diagnosis or recurrence. METHODS: This retrospective observational study utilized administrative health data from Alberta, Canada. Patients were included in the Total Migraine Cohort if they had: (1) ≥1 International Classification of Diseases diagnostic code for migraine; or (2) ≥1 prescription dispense(s) for triptans from April 1, 2012, to March 31, 2018, with no previous diagnosis or dispensation code from April 1, 2010, to April 1, 2012. RESULTS: The mean age of the cohort (n = 199,931) was 40.0 years and 72.3% were women. The most common comorbidity was depression (19.7%). In each medication class examined, less than one-third of the cohort was prescribed triptans and fewer than one-fifth was prescribed a preventive. Among patients with ≥1 dispense, the mean rate of opioid prescriptions was 4.61 per patient-year, compared to 2.28 triptan prescriptions per patient-year. Migraine-related HRU accounted for 3%-10% of all use. CONCLUSION: Comorbidities and high all-cause HRU were observed among newly diagnosed or recurrent patients with migraine. There is an underutilization of acute and preventive medications in the management of migraine. The high rate of opioid use reinforces the suboptimal management of migraine in Alberta. Migraine management may improve by educating healthcare professionals to optimize treatment strategies.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».