A comparative analysis of medication counting methods to assess polypharmacy in medico-administrative databases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The variety of methods for counting medications may lead to confusion when attempting to compare the extent of polypharmacy across different populations. OBJECTIVE: To compare the prevalence estimates of polypharmacy derived from medico-administrative databases, using different methods for counting medications. METHODS: Data were drawn from the Québec Integrated Chronic Disease Surveillance System. A random sample of 110,000 individuals aged >65 was selected, including only those who were alive and covered by the public drug plan during the one-year follow-up. We used six methods to count medications: #1-cumulative one-year count, #2-average of four quarters' cumulative counts, #3-count on a single day, #4-count of medications used in first and fourth quarters, #5-count weighted by duration of exposure, and #6-count of uninterrupted medication use. Polypharmacy was defined as ≥5 medications. Cohen's Kappa was calculated to assess the level of agreement between the methods. RESULTS: A total of 93,516 (85 %) individuals were included. The prevalence of polypharmacy varied across methods. The highest prevalence was observed with cumulative methods (#1:74.1 %; #2:61.4 %). Single day count (#3:47.6 %), first and fourth quarters count (#4:49.5 %), and weighted count (#5:46.6 %) yielded similar results. The uninterrupted use count yielded the lowest estimate (#6:35.4 %). The weighted method (#5) showed strong agreement with the first and fourth quarters count (#4). Cumulative methods identified higher proportions of younger, less multimorbid individuals compared to other methods. CONCLUSION: Counting methods significantly affect polypharmacy prevalence estimates, necessitating their consideration when comparing and interpretating results.
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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 | 0,104 | 0,310 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».