MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2082501248 · doi:10.1111/j.1528-1167.2007.01007.x

Compulsory Generic Switching of Antiepileptic Drugs: High Switchback Rates to Branded Compounds Compared with Other Drug Classes

2007· article· en· W2082501248 sur OpenAlexaffabout
Frédérick Andermann, Mei Sheng Duh, Antoine Gosselin, Pierre Emmanuel Paradis

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensGroup for Research in Decision AnalysisMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLamotrigineClobazamPharmacyEpilepsyAdverse effectDrugAnticonvulsantGeneric drugBrand namesPharmacologyFamily medicinePsychiatryAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Compulsory generic substitution of antiepileptic drugs (AEDs) may lead to adverse effects in epilepsy patients because of seizure recurrence or increased toxicity. The study objectives were (a) to quantify and compare the switchback rates from generic to brand-name AEDs versus non-AEDs, and (b) to assess clinical implications of switching from branded Lamictal to generic lamotrigine (LTG) and whether signals exist suggesting outcome worsening. METHODS: By using a public-payer pharmacy-claims database from Ontario, Canada, switchback rates from generic to branded AEDs [Lamictal, Frisium (clobazam; CLB), and Depakene (VPA; divalproex)] were calculated and compared with non-AED long-term therapies, antihyperlipidemics and antidepressants, in January 2002 through March 2006. We then assessed pharmacy utilization and AED dosage among LTG patients switching back to branded Lamictal compared with those staying on generic formulation. RESULTS: The 1,354 patients (403 monotherapy, 951 polytherapy) were prescribed generic LTG, of whom 12.9% switched back to Lamictal (11.7% monotherapy, 13.4% polytherapy). Switchback rates of other AEDs were approximately 20% for CLB and VPA. The switchback rates for AEDs were substantially higher than for non-AEDs (1.5-2.9%). Significant increases in LTG doses were observed after generic substitution for those who did not switch back (6.2%; p<0.0001). The average number of codispensed AEDs and non-AED drugs significantly increased (p<0.0001) after LTG generic entry, especially in the generic group. CONCLUSIONS: These results reflect poor acceptance of switching AEDs to generic compounds. They may also indicate increased toxicity and/or loss of seizure control associated with generic AED use.

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)0,004
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations178
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEpilepsiaMême sujetPharmaceutical Economics and PolicyTravaux en français237 207