MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2078847891 · doi:10.12927/hcpol.2007.19366

Is There a Tension between Clinical Practice and Reimbursement Policy? The Case of Osteoarthritis Prescribing Practices in Ontario

2007· article· en· W2078847891 sur OpenAlexaffvenueabout
Parminder Raina, Amiram Gafni, Sandra Bell, Susan Grant, Rolf J. Sebaldt, Aimei Fan, Annie Petrie, Kevin Skilton

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster UniversityMerck Canada Inc. (Canada)Canadian Institute for Health Information
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormularyMedicineReimbursementMedical prescriptionFamily medicineNursingHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Reimbursement policies, such as those used to manage the public drug program for senior citizens in Ontario, focus on providing access to cost-effective drug therapies. These policies may create a dilemma for physicians who want to prescribe a particular drug to a patient, but must factor reimbursement restrictions affecting patient-level access into the prescribing decision. METHODS: Information was collected from 102 physicians about prescriptions given to osteoarthritis patients (n=2,147) aged 65 years or older. Patients' access to prescribed drugs was determined from their insurance coverage and the reimbursement criteria set out in the formulary of the public Ontario Drug Benefit Program (ODBP). Starting from the assumption that physicians would follow published consensus guidelines respecting gastroprotection when prescribing NSAIDs in these at-risk elderly patients, three groups of physicians were identified from the record of their actual prescriptions. Group A physicians (n=14) prescribed non-selective NSAIDs alone to >60% of their patients. Group B physicians (n=26) prescribed an NSAID + gastroprotective agent or a Cox-2 selective NSAID to >70% of their patients. Group C physicians (n=62) were those that fit into neither category. An open-ended question was included in the study questionnaire to elicit physicians' own interpretation of what impact drug coverage had on their prescribing behaviour. RESULTS: No significant differences were found across groups with respect to years or type of practice, or to patient characteristics (LR=3.00, p>.2). Group C physicians were most likely to change their treatment choice in favour of restricted (limited use) drugs when patients met the criteria for reimbursement or had private insurance and therefore did not have to bear the additional cost out-of-pocket (LR=58.5; p<.0001). INTERPRETATION: Most elderly at-risk patients are prescribed NSAIDs according to the prevailing guidelines. We found, however, that 40% of physicians have prescribing behaviour that favours non-evidence-based (Group A) or evidence-based (Group B) prescribing in this clinical setting irrespective of drug coverage. The remaining 60% of physicians appeared to be more responsive in their prescribing behaviour to financial constraints on patients' access to drugs. They also self-identified as most likely to change treatment if drug coverage had been different. These results have important implications for equity and quality of patient care. They also confirm that physicians' knowledge, values and self-efficacy are key determinants of prescribing behaviour and require further study to better understand how medical education and third-party policies and programs that govern pharmaceutical care are integrated into physicans' decision-making.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,555
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,005 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealthcare policyMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207