Determinants of Self-Reported Medicine Underuse Due to Cost: A Comparison of Seven Countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare the predictors of self-reported medicine underuse due to cost across countries with different pharmaceutical subsidy systems and co-payments. METHODS: We analysed data from a 2007 survey of adults in Australia, Canada, Germany, the Netherlands, New Zealand (NZ), the United Kingdom (UK) and the United States (US). The predictors of underuse were calculated separately for each country using multivariate poisson regression. RESULTS: Reports of underuse due to cost varied from 3% in the Netherlands to 20% in the US. In Australia, Canada, NZ, the UK and the US, cost-related underuse was predicted by high out-of-pocket costs (RR range 2.0-4.6), below average income (RR range 1.9-3.1), and younger age (RR range 3.9-16.4). In all countries except Australia and the UK, history of depression was associated with cost-related underuse (RR range 1.2-4.1). In Australia, Canada, Germany, the UK and the US lack of patient involvement in treatment decisions was associated with cost-related underuse (RR range 1.2-1.4). In Australia, Canada and NZ, indigenous persons more commonly reported underuse due to cost (RR range 2.1-2.9). CONCLUSIONS: Cost-related underuse of medicines was least commonly reported in countries with the lowest out-of-pocket costs, the Netherlands and the UK. Countries with reduced co-payments or cost ceilings for low income patients showed the least disparity in rates of underuse between income groups. Despite differences in health insurance systems in these countries, age, ethnicity, depression, and involvement with treatment decisions were consistently predictive of underuse. There are opportunities for policy makers and clinicians to support medicine use in vulnerable groups.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».