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Enregistrement W2085110145 · doi:10.1136/jech-2014-204726.141

PP46 A cross country comparison of the effect of co-payments for prescriptions on adherence to medications

2014· article· en· W2085110145 sur OpenAlexaboutno aff
SJ Sinnott, JM Franklin, Helen Whelton, JM Polinski

Notice bibliographique

RevueOral Presentations · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionMedicinePharmacyCopaymentMedicaidPopulationCohortHealth policyCost sharingPrescription drugFamily medicineDemographyHealth carePublic healthEnvironmental healthInternal medicineNursingEconomicsEconomic growthHealth insurance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Generalisability has been reported as a barrier to using evidence in policy making. Little data are available on whether US and Canadian based evidence on cost-sharing and medication adherence is generalizable to international populations. To explore external validity, we compared the impact of two similar cost sharing policies, one in the US and one in Ireland, on medication adherence. Methods A repeated measures longitudinal study design was employed to measure individual drug adherence before and after the introduction of drug cost-sharing policies. The Irish policy introduced a 50 cent copayment/prescription item in a publicly insured population in 2010. A similar policy occurred in the Massachusetts Medicaid population in 2003. Prescription data were obtained from centrally held pharmacy claims databases; HSE-PCRS, in Ireland and Medicaid Analytical Extract in the US New users of anti-hypertensive, anti-hyperlipidaemic and anti-diabetes drugs entered the cohort 6 months prior to initiation of cost-sharing polices and were followed for 12 months post-policy change. Segmented regression with generalised estimating equations and an autoregressive correlation structure was used. Results The Irish policy change resulted in a 3.9% (95% CI, 2.91%-5.02%) immediate drop in adherence to anti-hypertensive drugs in Ireland, whereas the US policy did not affect anti-hypertensive adherence. Relative to the US, the Irish population had a 5.3% (95% CI, 3.68% - 6.92%) additional decrease in adherence to anti-hypertensive drugs immediately after the policy change. Adherence to anti-hyperlipidaemic drugs was insignificantly reduced (-0.6235%, 95% CI, - 2.41%-1.16%) immediately post-policy change in the U. S. However, adherence to anti-hyperlipidaemics was reduced in Ireland by 3.4% (95% CI, 2.25%-4.62%). Compared to the US, Irish patients decreased their adherence to anti-hyperlipidaemics by 2.8% (95% CI, 0.673%-4.945%). Adherence to anti-diabetic drugs did not differ internationally post-policy change. There was no evidence for international differences in the long-term impact (12 months) of policy changes. Conclusion Irish and US populations had different changes in adherence to anti-hypertensive and anti-hyperlipidaemic drugs directly after implementation of cost-sharing policies, with greater reductions in adherence in the Irish population. However, changes in adherence to anti-diabetic drugs were similar between the populations. This study suggests that North American and Canadian evidence may not be automatically internationally generalizable. Rather, the specific attributes of a setting should always be considered before applying evidence to policy. This novel study will be of interest to global policymakers as they seek to develop evidence based cost-sharing policies.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,381 · 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

Citations0
Publié2014
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