Prescription pattern analysis of Type 2 Diabetes Mellitus: a cross-sectional study in Isfahan, Iran
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) are at a higher risk of polypharmacy and more susceptible to irrational prescriptions; therefore, pharmacological therapy patterns are important to be monitored. The primary objective of this study was to highlight current prescription patterns in T2DM patients and compare them with existing Standards of Medical Care in Diabetes. The second objective was to analyze whether age and gender affect prescription patterns. METHOD: This cross-sectional study was conducted using the Iran Health Insurance Organization (IHIO) prescription database. It was mined by an Association Rule Mining (ARM) technique, FP-Growth, in order to find co-prescribed drugs with anti-diabetic medications. The algorithm was implemented at different levels of the Anatomical Therapeutic Chemical (ATC) classification system, which assigns different codes to drugs based on their anatomy, pharmacological, therapeutic, and chemical properties to provide an in-depth analysis of co-prescription patterns. RESULTS: Altogether, the prescriptions of 914,652 patients were analyzed, of whom 91,505 were found to have diabetes. According to our results, prescribing Lipid Modifying Agents (C10) (56.3%), Agents Acting on The Renin-Angiotensin System (C09) (48.9%), Antithrombotic Agents (B01) (35.7%), and Beta Blocking Agents (C07) (30.1%) were meaningfully associated with the prescription of Drugs Used in Diabetes. Our study also revealed that female diabetic patients have a higher lift for taking Thyroid Preparations, and the older the patients were, the more they were prone to take neuropathy-related medications. Additionally, the results suggest that there are gender differences in the association between aspirin and diabetes drugs, with the differences becoming less pronounced in old age. CONCLUSIONS: Almost all of the association rules found in this research were clinically meaningful, proving the potential of ARM for co-prescription pattern discovery. Moreover, implementing level-based ARM was effective in detecting difficult-to-spot rules. Additionally, the majority of drugs prescribed by physicians were consistent with the Standards of Medical Care in Diabetes.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».