Physician characteristics in relation to cardiovascular drugs commonly prescribed for hypertension in Nova Scotia.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular drugs are the most frequently prescribed class of drugs in Canada. Among them, drugs used to treat hypertension are the single largest component. Variability in how these drugs are prescribed should be based on the specific characteristics of patients. However, some evidence shows that physician characteristics can also play a substantial role in prescribing trends. Such variation is also associated with varying beneficial and adverse patient outcomes. PURPOSE: To determine whether prescribing patterns of drugs used to treat hypertension in elderly patients in Nova Scotia varied by physician characteristics. METHODS: A retrospective, population-based descriptive study was done using the Nova Scotia Pharmacare program data for the fiscal year 1995/96. The unit of analysis was the individual physician. All drugs indicated in the management of hypertension were included for the analysis. RESULTS: Of 1466 physicians included in the analysis, 1004 were family physicians (FPs) and/or general practitioners (GPs), 155 were internal medicine specialists and 307 were other specialists. Fifty-eight per cent of 103,193 eligible senior citizens received at least one of the study medications. FPs and/or GPs prescribed 95.9% of all the study drugs. Internists prescribed proportionately fewer angiotensin-converting enzyme inhibitors, thiazides and other diuretics compared with the FPs and/or GPs but more beta-blockers and calcium channel blockers. A large proportion of the FPs and/or GPs (55.3%) prescribed less than 10% of the total day's supply of drugs, whereas a small proportion of FPs and/or GPs (16.3%) prescribed 52.6% of all the study drugs. There was no variation in the distribution of the types of antihypertensives prescribed based on physician age, sex or volume of prescribing. A slight variation in prescribing was seen with location of practice. CONCLUSIONS: Patterns of prescribing cardiovascular drugs used to treat hypertension were remarkably unaffected by physician characteristics. This finding counters other evidence in the literature that has raised concerns over prescribing patterns of certain types of physicians. Prescribing patterns may vary for other drug classes, but for this group of antihypertensives, little variability was found.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».