Changes in Thiazolidinedione Use and Outcomes Following Removal of a Prior-authorization Policy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the impact of removing prior-authorization restrictions on the use of thiazolidinediones (TZDs) and outcomes. METHODS: In a controlled interrupted time-series analysis, whereby new users of antidiabetic agents over 65 years of age in adjacent Canadian provinces with different TZD-related policies [Alberta (n = 16,653) and Saskatchewan (n = 6682)] were followed from January 2001 to December 2006. Prior authorization for TZDs was removed in Alberta (intervention province) in December 2003 (rosiglitazone) and February 2004 (pioglitazone); no policy changes occurred in Saskatchewan (control province). Adjusted differences in percent change between intervention and control provinces were used to estimate policy-attributable effects (PAE) on TZD use within 30 days and 1 year and patient outcomes (composite of all-cause mortality or hospitalization for acute coronary events or heart failure) within 1 year. RESULTS: Mean age was 75 years, 51% were female, and 206,055 antidiabetic prescriptions were dispensed during follow-up. TZD use within 30 days among new users of antidiabetic agents increased almost >10% in Alberta compared with Saskatchewan controls immediately following the policy change: PAE = 9.4%, 95% confidence interval, 7.3%-11.6%. Other less expensive antidiabetic drug use decreased to exactly the same extent, suggesting TZD substitution. Compared with the controls, in Alberta there were no changes in the primary (clinical) composite outcome at 1 year (PAE = 0.31%, 95% confidence interval, -2.8% to +3.4%). CONCLUSIONS: The removal of a prior-authorization policy for TZDs was associated with an immediate increase in TZD use but did not impact patient outcomes. In this case, the policy removal shifted drug use to a more expensive drug with less certain clinical benefit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».