The effect of cost on adherence to prescription medications in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many patients do not adhere to treatment because they cannot afford their prescription medications, putting them at increased risk of adverse health outcomes. We determined the prevalence of cost-related nonadherence and investigated its associated characteristics, including whether a person has drug insurance. METHODS: Using data from the 2007 Canada Community Health Survey, we analyzed the responses of 5732 people who answered questions about cost-related nonadherence to treatment. We determined the national prevalence of cost-related nonadherence and used logistic regression to evaluate the association between cost-related nonadherence and a series of demographic and socioeconomic variables, including province of residence, age, sex, household income, health status and having drug insurance. RESULTS: Cost-related nonadherence was reported by 9.6% (95% confidence interval [CI] 8.5%-10.6%) of Canadians who had received a prescription in the past year. In our adjusted model, we found that people in poor health (odds ratio [OR] 2.64, 95% CI 1.77-3.94), those with lower income (OR 3.29, 95% CI 2.03-5.33), those without drug insurance (OR 4.52, 95% CI 3.29-6.20) and those who live in British Columbia (OR 2.56, 95% CI 1.49-4.42) were more likely to report cost-related nonadherence. Predicted rates of cost-related nonadherence ranged from 3.6% (95% CI 2.4-4.5) among people with insurance and high household incomes to 35.6% (95% CI 26.1%-44.9%) among people with no insurance and low household incomes. INTERPRETATION: About 1 in 10 Canadians who receive a prescription report cost-related nonadherence. The variability in insurance coverage for prescription medications appears to be a key reason behind this phenomenon.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».