Effect of the Choosing Wisely Canada campaign on prescription of nonsteroidal anti-inflammatory drugs in people with hypertension, heart failure and chronic kidney disease in Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Choosing Wisely Canada (CWC) campaign focuses on helping physicians and patients engage in conversations about unnecessary tests and treatments. In 2014, a CWC recommendation advised against prescribing nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) in individuals with hypertension, heart failure or chronic kidney disease (CKD). We evaluated the impact of this recommendation on prescription of NSAIDs in British Columbia (BC), Canada. We identified all persons continuously registered with BC’s Medical Service Plan at any point between October 1, 2011 and December 31, 2017 with hypertension, heart failure or CKD. Using prescription claims data and an interrupted time series analysis, we estimated the quarterly number of people initiating NSAIDs and the proportion of days covered (PDC). We also conducted sub-group analyses to study the impact of the recommendation by patients’ demographics (sex and age). We analyzed 1,479,704 NSAID claims from 903,732 patients with a diagnosis of hypertension, heart failure and/or CKD. Overall, we found no statistically significant change either immediately or over time in initiation and PDC of NSAIDs. However, we did observe a decrease in both initiation and PDC of NSAIDs over time among male patients and patients aged ≤65 years. We found that the CWC recommendation had a mixed impact, with initiation and PDC of NSAIDs significantly declining only among male and younger patients. Highlights Reducing low-value care can help to counter increasing healthcare spending. CWC can contribute to reducing low-value care, however, evidence on its effectiveness remains elusive. CWC led to NSAIDs prescription decline for patients ≤65 years and male patients. Overall, NSAID prescribing has been declining over time irrespective of CWC.
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 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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».