Dementia diagnosis and prescription of antidementia drugs: An analysis of German claims data (2006–2016)
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundUse of claims data allows to analyze health service characteristics of dementia, which is one of the most frequent cognitive disorders in Germany and worldwide.ObjectiveThe study aimed at describing the variability in dementia diagnoses and in antidementia drug prescription pattern.MethodsWe analyzed data from a population-based sample of one of the largest German statutory health insurances. The cohort included 30,403 patients with incident dementia diagnosis from 2006-2016. We described frequencies, patterns, and interrelations of diagnoses (Alzheimer's disease (AD), vascular dementia, other specific dementia, unspecified dementia (UD), antidementia drugs (ADD), and professional groups. We described switches in diagnostic and medication patterns between index quarter and following quarters, and evaluated the prescriptions in relation to national guidelines.ResultsA total of 87% of patients received a diagnosis of UD in at least one quarter of insurance. In the quarter of incident diagnosis, 14% of patients received more than one diagnostic code of dementia, whereas over the course of observation, the majority of patients received more than one diagnostic code (61%). Most patients were diagnosed by a general practitioner without involving a specialist. All professional groups primarily made UD diagnoses except specialists who mainly diagnosed AD. Thirty-five percent of all patients and 67% of AD patients were prescribed an ADD at least once.ConclusionsSpecialists made the most specific diagnoses and prescribed most ADDs. A specialist consultation may be advisable, but only 34% of patients visited one. Many AD patients might be left untreated due to underdiagnosis or -treatment.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».