Influence of Socioeconomic Status on Drug Selection for the Elderly in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the association between socioeconomic status, as indicated by neighborhood median income levels, and physician drug selection between older, less expensive generic drugs and newer, more expensive brand-name drugs for elderly patients initiating drug therapy in a universal healthcare system. METHODS: We conducted a population-based, retrospective, cross-sectional study. Using healthcare administrative databases, we assessed the medication profiles of 128 314 patients from more than 1.4 million residents of Ontario > or =65 years old initiating antipsychotic, hydroxymethylglutaryl-coenzyme A reductase inhibitor (statin), or ocular beta-blocker drug therapy from January 1, 1998, through December 31, 1999. We examined the selection of older generic drugs relative to newer brand-name agents for patients in each of 5 income quintiles. RESULTS: Overall, brand-name drug prescribing modestly increased with increasing income quintile after adjusting for patient age and gender (61.2% in the lowest income quintile vs. 64.1% in the highest income quintile; p value for trend < 0.001). Significant risk ratios comparing the highest with the lowest income-quintile patients were observed for selection of newer, brand-name antipsychotics (RR 1.14; 95% CI 1.06 to 1.23), older generic statins (RR 0.86; 95% CI 0.77 to 0.95), and newer, brand-name ocular beta-blockers (RR 1.13; 95% CI 1.02 to 1.25). CONCLUSIONS: This study suggests that income-related differences in treatment selection by physicians may exist. The reasons for these differences and subsequent impact on health outcomes warrant further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».