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Enregistrement W2110238953

Recent trends in the dispensing of 90-day-supply prescriptions at retail pharmacies: implications for improved convenience and access.

2011· article· en· W2110238953 sur OpenAlexaboutno aff
Joshua N. Liberman, Charmaine Girdish

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacyMedical prescriptionQuarter (Canadian coin)BusinessMedicineHealth careFamily medicineMarketingNursingEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mail-service pharmacies offer consumers the convenience of prescriptions filled with a 90-day supply of medication. Unlike mail-service pharmacies, retail pharmacies traditionally dispensed maintenance medication prescriptions with a 30-day supply. However, the retail landscape changed in May 2008 with Walmart's announcement of an extension of its $4 Prescription Program to include 90-day-supply prescriptions. OBJECTIVE: To evaluate recent changes in access to and use of 90-day-supply maintenance medications dispensed via retail pharmacy. SUMMARY: As of the first quarter of 2007, the proportion of retail-dispensed maintenance medications with a 90-day supply (compared with all maintenance prescriptions dispensed) among Medicare Part D plans, self-insured employers, and private health plans was 5.1%, 5.1%, and 5.0%, respectively. As of December 2009, this ratio had risen to 8.0% for Medicare plans and 8.1% for commercial health plans; the ratio among employers had risen more modestly to 6.1%. Of particular interest and importance, the proportion increased similarly for brand and for generic medications. CONCLUSION: There has been substantial growth in 90-day prescriptions dispensed via retail pharmacy, a trend that is likely to continue as more insurance providers adopt compatible benefit designs. It is important to continue monitoring these trends and to identify opportunities to rigorously evaluate their impact on medication adherence and healthcare costs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,253
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,095 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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