Using newly linked hospital and population data to identify opportunities to reduce harms from sedative-hypnotic prescribing at population scale
Notice bibliographique
Résumé
Objective and ApproachSedative-hypnotic medications are associated with harms such as delirium and falls, and may be overprescribed in hospitals. Measuring potentially inappropriate in-hospital sedative-hypnotic prescriptions requires distinguishing new initiations from pre-hospital prescriptions, but pre-hospital medications may not be captured in hospital data. To quantify physician- and hospital-level variation in sedative-hypnotic prescribing, we use linked data between GEMINI (which includes EMR data from >1.8 million admissions across 30 hospitals, approximately 60% of medical inpatient beds in Ontario) and ICES (which houses administrative healthcare databases, including outpatient prescriptions for adults ≥65 years). We will validate whether data in hospital clinical notes or pharmacy records can reliably identify pre-hospital prescriptions. ResultsUsing provincial health insurance number, 98.1% of GEMINI records could successfully be linked deterministically to ICES. Our exploratory sedative-hypnotic cohort included 90,806 general medicine patients treated by 437 physicians from 17 hospitals across Ontario from 2021-2022. Median age was 72 years and 48.7% were female. The proportion of patients receiving a new sedative-hypnotic prescription varied markedly across hospitals (median 0.21, range 0.04-0.41) and across physicians within hospitals (median within-hospital difference between lowest and highest prescriber: 0.18, range of within-hospital differences 0.07-0.67). Validation of new rather than continued prescriptions is underway. Full results will be ready for presentation at the conference. ConclusionSedative-hypnotic prescribing is common and highly variable in hospitals across Ontario, indicating an opportunity to improve patient safety. Implications Based on these analyses, the province of Ontario has made reducing in-hospital sedative-hypnotic prescribing a provincial priority for 2023-2024.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».