The effect of cost on adherence to prescription medications in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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.
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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 découle