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Enregistrement W2117516569 · doi:10.18553/jmcp.2007.13.8.677

Factors Associated With Choice of Pharmacy Setting Among DoD Health Care Beneficiaries Aged 65 Years or Older

2007· article· en· W2117516569 sur OpenAlexfundno aff
Andrea Linton, Mathew C. Garber, Nancy K. Fagan, Michael R. Peterson

Notice bibliographique

RevueJournal of Managed Care Pharmacy · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta Machine Intelligence InstituteU.S. Department of Defense
Mots-clésMedicinePharmacyGerontologyFamily medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Department of Defense (DoD) health care planners want to stimulate a voluntary migration of prescription fills from military and community pharmacies to its mail-order pharmacy, a lower-cost dispensing option for the department. Beneficiary cost share for a 90-day supply of generic/ brand medication is $0/$0 at military (DoD) pharmacies, $3/$9 at the DoD mail-order pharmacy, and $9/$27 at network community pharmacies. OBJECTIVE: To examine the pharmacy use patterns among the beneficiary population age 65 years or older, traditionally the heaviest users of the TRICARE DOD prescription drug benefit, to identify factors that are associated with beneficiary use of pharmacy setting(s). METHODS: Outpatient prescription fill records were examined for TRICARE beneficiaries age 65 years or older (N = 300,084) residing in North Carolina, Texas, and California for dates of service from December 1, 2004 through February 28, 2005. Binary logistic regression models were run for each type (military, community, and mail order) and number of pharmacy settings used by beneficiary gender, age group, catchment area status (located either within or outside a 40-mile radius of each military pharmacy), state, and number of medications obtained (defined as count of unique combinations of strength, and route of administration). The mean number of medications per beneficiary and cost per medication were tabulated for each type and number of settings used. RESULTS: In the 3-month period from December 1, 2004 through February 28, 2005, beneficiary use of military, community, and mail-order pharmacies was 45.4%, 67.6%, and 22.1%, respectively. About 67% of the study population used 1 setting exclusively and 2.4% used all 3 settings. Noncatchment residents were significantly less likely (adjusted odds ratio [AOR]= 0.080; 95% confidence interval [CI], 0.078-0.082) to use a military pharmacy exclusively and significantly more likely to use a community pharmacy (AOR = 4.64; 95% CI, 4.55-4.73) or the mail-order pharmacy (AOR = 3.92; 95% CI, 3.80-4.05) exclusively than were catchment residents. Beneficiaries taking 10 or more medications were more likely (AOR = 8.43; 95% CI, 8.21-8.65) to use multiple settings than were those who obtained 3 or fewer medications. Single-setting users obtained a median of 4 (interquartile range [IQ]) 2-7) medications with a median copayment of $7.00 (IQ $0-$13.19) per medication. Those who used all 3 settings obtained a median of 9 (IQ 7-12) medications with a median copayment of $4.33 (IQ $3.00-$6.00) per medication. Among beneficiaries who obtained 6 or more unique medications during the 90-day study period, approximately 25% used the mail-order pharmacy to obtain 1 or more prescription fills. CONCLUSION: A significant portion of the study population did not use the mail-order pharmacy despite the financial incentive to use mail-order rather than community pharmacies. Relatively small financial incentives alone may be inadequate for promoting a switch to the mail-order option among those beneficiaries not already using it in a pharmacy benefit plan with low copayments. Larger monetary and other incentives may be necessary to achieve the desired transfer of prescriptions fills to the mail-order pharmacy and the associated reduction in military pharmacy workload.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations16
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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