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Enregistrement W1965514038 · doi:10.1377/hlthaff.2013.0388

Despite Increased Use And Sales Of Statins In India, Per Capita Prescription Rates Remain Far Below High-Income Countries

2014· article· en· W1965514038 sur OpenAlexaff
Niteesh K. Choudhry, Sagar B. Dugani, William H. Shrank, Jennifer M. Polinski, Christina E. Stark, Rajeev Gupta, Dorairaj Prabhakaran, Gregory Brill, Prabhat Jha

Notice bibliographique

RevueHealth Affairs · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPer capitaMedical prescriptionPer capita incomeBusinessEconomicsEnvironmental healthDemographic economicsMedicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Statin use has increased substantially in North America and Europe, with resultant reductions in cardiovascular mortality. However, little is known about statin use in lower-income countries. India is of interest because of its burden of cardiovascular disease, the unique nature of its prescription drug market, and the growing globalization of drug sales. We conducted an observational study using IMS Health data for the period February 2006-January 2010. During the period, monthly statin prescriptions increased from 45.8 to 84.1 per 1,000 patients with coronary heart disease-an increase of 0.80 prescriptions per month. The proportion of the Indian population receiving a defined daily statin dose increased from 3.35 percent to 7.78 percent. Nevertheless, only a fraction of those eligible for a statin appeared to receive the therapy, even though there were 259 distinct statin products available to Indian consumers in January 2010. Low rates of statin use in India may reflect problems with access to health care, affordability, underdiagnosis, and cultural beliefs. Because of the growing burden of cardiovascular disease in lower-income countries such as India, there is an urgent need to increase statin use and ensure access to safe products whose use is based on evidence. Policies are needed to expand insurance, increase medications' affordability, educate physicians and patients, and improve regulatory oversight.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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