Individual and Contextual Determinants of Regional Variation in Prescription Drug Use: An Analysis of Administrative Data from British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing attention is being paid to variations in the use of prescription drugs because their role in health care has grown to the point where their use can be considered a proxy for health system performance. Studies have shown that prescription drug use varies across regions in the US, UK, and Canada by more than would be predicted based on age and health status alone. In this paper, we explore the determinants of variations in the use of prescription drugs, drawing on health services theories of access to care. METHODS: We conducted a cross-sectional analysis using population-based administrative health care data for British Columbia (BC), Canada. We used logistic and hierarchical regressions to analyze the effects of individual- and area-level determinants of use of prescriptions overall and rates of purchase of prescriptions from five therapeutic categories representing a range of indications: antihypertensives, statins, acid reducing drugs, opioid drugs, and antidepressants. To indicate the relative scale of regional variations and the importance of individual- and area-level variables in explaining them, we computed standardized rates of utilization for 49 local health areas in BC. RESULTS: We found that characteristics of individuals and the areas in which they live affect likelihood of prescription drug purchase. Individual-level factors influenced prescription drug purchases in ways generally consistent with behavioral models of health services use. Contextual variables exerted influences that differed by type of drug studied. Population health, education levels, and ethnic composition of local areas were associated with significant differences in the likelihood of purchasing medications. Relatively modest regional variations remained after both individual-level and area-level determinants were taken into account. CONCLUSIONS: The results of this study suggest that individual- and area-level factors should be considered when studying variations in the use of prescription drugs. Some sources of such variations, including individual- and area-level socioeconomic status, warrant further investigation and possible intervention to address inequities.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».