Medical cost savings associated with an extended-release opioid with abuse-deterrent technology in the US
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In the US, prescription opioids with technology designed to deter abuse have been introduced to deter drug abuse without hindering appropriate access for pain patients. The objective of this study was to estimate changes in medical costs following the introduction of a new formulation of extended-release (ER) oxycodone HCl (oxycodone) with abuse-deterrent technology in the US. METHODS: Health insurance claims data were used to estimate changes in rates of diagnosed opioid abuse among continuous users of extended-release opioids (EROs) following the introduction of reformulated ER oxycodone in August 2010. This study also calculated the excess medical costs of diagnosed opioid abuse using a propensity score matching approach. These findings were integrated with published government reports and literature to extrapolate the findings to the national level. All costs were inflated to 2011 US dollars. RESULTS: The introduction of reformulated ER oxycodone was associated with relative reductions in rates of diagnosed opioid abuse of 22.7% (p < 0.001) and 18.0% (p = 0.034) among commercially-insured and Medicaid patients, respectively. There was no significant change among Medicare-eligible patients. The excess annual per-patient medical costs associated with diagnosed opioid abuse were $9456 (p < 0.001), $10,046 (p < 0.001), and $11,501 (p < 0.001) for commercially-insured, Medicare-eligible, and Medicaid patients, respectively. Overall, reformulated ER oxycodone was associated with annual medical cost savings of ∼$430 million in the US. LIMITATIONS: Because of the observational research design of this study, caution is warranted in any causal interpretation of the findings. Portions of the study relied on prior literature, government reports, and assumptions to extrapolate the national medical cost savings. CONCLUSIONS: This study provides evidence that reformulated ER oxycodone has been associated with reductions in abuse rates and substantial medical cost savings. Payers and policy-makers should consider these benefits as they devise and implement new guidelines and policies in this therapeutic area.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».